研究背景

基于人工智能物聯(lián)網(wǎng)（AI of things，AIoT），數(shù)字孿生（digital twin）在近幾年得到飛速發(fā)展，它是指利用各種傳感器的信息將物理系統(tǒng)復(fù)制到云端，在云端對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控和優(yōu)化，在智能制造領(lǐng)域有重大意義。數(shù)字孿生一個(gè)重要的應(yīng)用是無(wú)人工廠中的零件分揀和產(chǎn)品組裝，由于制作成本低且具有非常高的靈活性，軟體機(jī)械手受到越來(lái)越多的關(guān)注。如何使機(jī)械手上的傳感器提供多維度的信息并且楊氏模量與其相匹配，是提升機(jī)械手性能需要考慮的主要問(wèn)題。

文章概述

電子科技大學(xué)集成電路科學(xué)與工程學(xué)院（示范性微電子學(xué)院）“微波電路與微系統(tǒng)集成研究室”張曉升教授團(tuán)隊(duì)與新加坡國(guó)立大學(xué)電子與計(jì)算機(jī)系“智能傳感與微機(jī)電系統(tǒng)中心”Chengkuo Lee教授團(tuán)隊(duì)合作，開(kāi)展了“具有多模態(tài)感知能力的智能軟體機(jī)械手”的研究工作并取得重要進(jìn)展。該成果以“Intelligent Soft Robotic Fingers with Multi-Modality Perception Ability”為題發(fā)表在iScience（26, 107249，2023）期刊上。

該研究以探究TENG在數(shù)字孿生場(chǎng)景下的應(yīng)用為目標(biāo)，提出了一種基于TENG的具有兩種類型傳感器的軟體機(jī)械手。該系統(tǒng)由9個(gè)作為觸摸傳感器的single-layer TENG（SL-TENG）和3個(gè)作為彎曲傳感器的comb-shaped TENG（CS-TENG）組成，靈敏度達(dá)到110V/kPa，經(jīng)過(guò)20000次按壓測(cè)試后仍能維持穩(wěn)定輸出。最后結(jié)合一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該仿生傳感系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)物體識(shí)別功能。

這項(xiàng)工作的成果可以概括為以下三個(gè)方面：（1）針對(duì)觸摸傳感器，設(shè)計(jì)了兩種結(jié)構(gòu)：金字塔結(jié)構(gòu)和半球結(jié)構(gòu)。經(jīng)過(guò)測(cè)試，采用半球結(jié)構(gòu)的SL-TENG靈敏度相較于金字塔結(jié)構(gòu)提升了7%。（2）針對(duì)彎曲傳感器，特殊設(shè)計(jì)的固定梳狀電極使研究人員可以輕易從CS-TENG產(chǎn)生的信號(hào)中分辨出機(jī)械手彎曲的角度，分辨率可以達(dá)到5°，具有優(yōu)異的精度和準(zhǔn)確度。（3）三個(gè)由3D打印機(jī)打印的軟體手指組成了機(jī)械手，可以通過(guò)控制輸入氣體的壓力對(duì)機(jī)械手的抓握力度進(jìn)行精確控制。（4）引入一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用機(jī)械手抓握不同物體時(shí)12個(gè)傳感器（9個(gè)SL-TENG和3個(gè)CS-TENG）產(chǎn)生的信號(hào)生成數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再調(diào)用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行物體實(shí)時(shí)識(shí)別，準(zhǔn)確率達(dá)到98.96%。

圖1 軟體機(jī)械手設(shè)計(jì)研究簡(jiǎn)介。使用9個(gè)SL-TENG作為觸摸傳感器和3個(gè)CS-TENG作為彎曲傳感器，最后結(jié)合一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)物體實(shí)時(shí)識(shí)別功能。

圖2 智能傳感系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和識(shí)別響應(yīng)。(A) 軟體機(jī)械手的圖片。(i) 機(jī)械手未充氣狀態(tài)。(ii) 機(jī)械手的充氣狀態(tài)。(B) 機(jī)械手抓握不同物體時(shí)產(chǎn)生的輸出響應(yīng)對(duì)應(yīng)的3D瀑布圖。(C) 一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1D-CNN）的結(jié)構(gòu)。(D) 學(xué)習(xí)曲線。(E) 混淆矩陣。

工作小結(jié)

本研究開(kāi)發(fā)了一套由基于TENG的軟體手指組成的仿生傳感系統(tǒng)。提出并測(cè)試了SL-TENG的兩種新結(jié)構(gòu)。與小尺寸的金字塔微結(jié)構(gòu)相比，具有半球形微結(jié)構(gòu)的SL-TENG的靈敏度提高了7%。并且SL-TENG的輸出在20000次按壓后仍能保持穩(wěn)定。提出了幾種CS-TENG的結(jié)構(gòu)用于檢測(cè)機(jī)械手的彎曲角度，其中使用固定梳狀電極的模型具有最好的性能，該結(jié)構(gòu)具有穩(wěn)定的信號(hào)，可以通過(guò)波峰的數(shù)量來(lái)表示曲率。三根軟體手指采用TPU材料進(jìn)行3D打印，并與其他傳感器組裝成一體作為傳感系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以通過(guò)氣壓精確控制。傳感器生成的數(shù)據(jù)被發(fā)送到計(jì)算機(jī)并保存為數(shù)據(jù)集。最后搭建并訓(xùn)練了1D-CNN 模型，并驗(yàn)證了實(shí)時(shí)物體識(shí)別的能力，顯示了該系統(tǒng)應(yīng)用于數(shù)字孿生領(lǐng)域的潛力。

審核編輯：劉清