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機器人傳感器的類別及應用原理

發(fā)布時間:2017-03-07 責任編輯:wenwei

【導讀】一般機器人系統(tǒng)由機械手、環(huán)境、任務和控制器四個互相作用的部分組成。我們稱一般安裝在機器人機械手上的傳感器為內傳感器(Inner Sensons),而稱作為環(huán)境的一部分的傳感器為外傳感器(External Sensons)。下面將以此為主,結合機器人傳感器其它分類方法進行闡述。
 
機器人產業(yè)近年來發(fā)展很快,2012年全球產量為16萬臺,歐、美、日等工業(yè)發(fā)達國家機器人市場已比較成熟,已處于平增長階段。其機器人密度(萬名員工使用機器人臺數(shù))韓國為347臺,日本為339臺,法國為261臺,而我國為10臺(有統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為21臺, 僅供參考)。而我國機器人市場也發(fā)展很快,工業(yè)機器人每年裝機量增長速度均超過20%,2010年裝機量為52290臺,2011年上漲到74317臺,實現(xiàn)了42%的增長率。在2012年,我國出臺了《智能制造科技發(fā)展“十二五”專項規(guī)劃》,2013年4月21日還成立了“中國機器人產業(yè)聯(lián)盟”,這些均證明了我國機器人產業(yè)將會有更大的發(fā)展。
 
機器人產品目前分類為工業(yè)機器人和服務機器人兩大類。國內也有分為工業(yè)機器人和特種機器人兩大類的;或分為一般機器人和智能機器人兩大類;或分為一般機器人和移動機器人兩類;或分為一般機器人和擬人機器人兩類等。目前工業(yè)機器人多用于搬運、分揀、上下料、包裝、碼垛、焊接、噴涂、打磨、拋光、切割、擺放、裝配等方面。
 
隨著智能化的程度提高,機器人傳感器應用越來越多。智能機器人主要有交互機器人、傳感機器人和自主機器人3種。從擬人功能出發(fā),視覺、力覺、觸覺最為重要,早已進入實用階段,聽覺也有較大進展,其它還有嗅覺、味覺、滑覺等,對應有多種傳感器,所以機器人傳感產業(yè)也形成了生產和科研力量。
 
機器人的控制系統(tǒng)相當于人類大腦,執(zhí)行機構相當于人類四肢,傳感器相當于人類的五官。因此,要讓機器人像人一樣接收和處理外界信息,機器人傳感器技術是機器人智能化的重要體現(xiàn)。
 
傳感器是機器人完成感覺的必要手段,通過傳感器的感覺作用,將機器人自身的相關特性或相關物體的特性轉化為機器人執(zhí)行某項功能時所需要的信息。根據(jù)傳感器在機器人上應用的目的和使用范圍不同,可分為內部傳感器和外部傳感器。
 
內部傳感器用于檢測機器人自身狀態(tài)(如手臂間角度、機器人運動工程中的位置、速度和加速度等);外部傳感器用于檢測機器人所處的外部環(huán)境和對象狀況等,如抓取對象的形狀、空間位置、有沒有障礙、物體是否滑落等。
 
機器人傳感器的類別及應用原理
  
機器人傳感器主要類別:

內傳感器
 
機器介機電一體化的產品,內傳感器和電機、軸等機械部件或機械結構如手臂(Arm)、手腕(Wrist)等安裝在一起,完成位置、速度、力度的測量,實現(xiàn)伺服控制。
 
位置(位移)傳感器
 
直線移動傳感器有電位計式傳感器和可調變壓器兩種。角位移傳感器有電位計式、可調變壓器(旋轉變壓器)及光電編碼器三種,其中光電編碼器有增量式編碼器和絕對式編碼器。增量式編碼器一般用于零位不確定的位置伺服控制,絕對式編碼器能夠得到對應于編碼器初始鎖定位置的驅動軸瞬時角度值,當設備受到壓力時,只要讀出每個關節(jié)編碼器的讀數(shù),就能夠對伺服控制的給定值進行調整,以防止機器人啟動時產生過劇烈的運動。
 
機器人傳感器的類別及應用原理
  
速度和加速度傳感器
 
速度傳感器有測量平移和旋轉運動速度兩種,但大多數(shù)情況下,只限于測量旋轉速度。利用位移的導數(shù),特別是光電方法讓光照射旋轉圓盤,檢測出旋轉頻率和脈沖數(shù)目,以求出旋轉角度, 及利用圓盤制成有縫隙,通過二個光電二極管辨別出角速度,即轉速,這就是光電脈沖式轉速傳感器。
 
此外還有測速發(fā)電機用于測速等。
 
應變儀即伸縮測量儀,也是一種應力傳感器,用于加速度測量。加速度傳感器用于測量工業(yè)機器人的動態(tài)控制信號。一般有由速度測量進行推演、已知質量物體加速度所產生動力,即應用應變儀測量此力進行推演,還有就是下面所說的方法:
 
與被測加速度有關的力可由一個已知質量產生。這種力可以為電磁力或電動力,最終簡化為對電流的測量,這就是伺服返回傳感器,實際又能有多種振動式加速度傳感器。
 
機器人傳感器的類別及應用原理
  
力覺傳感器
 
力覺傳感器用于測量兩物體之間作用力的三個分量和力矩的三個分量。機器人中理想的傳感器是粘接在依從部件的半導體應力計。具體有金屬電阻型力覺傳感器、半導體型力覺傳感器、其它磁性壓力式和利用弦振動原理制作的力覺傳感器。
 
還有轉矩傳感器(如用光電傳感器測量轉矩)、腕力傳感器(如國際斯坦福研究所的由6個小型差動變壓器組成, 能測量作用于腕部X、Y和Z三個方向的動力及各軸動轉矩)等。
 
由于機器人發(fā)展歷史較長,近年來普遍采用以交流永磁電動機為主的交流伺服系統(tǒng),對應位置、速度等傳感器大量應用的是:各種類型的光電編碼器、磁編碼器和旋轉變壓器。
 
機器人傳感器的類別及應用原理
  
外傳感器
 
以往一般工業(yè)機器人是沒有外部感覺能力的,而新一代機器人如多關節(jié)機器人,特別是移動機器人、智能機器人則要求具有校正能力和反應環(huán)境變化的能力,外傳感器就是實現(xiàn)這些能力的。
 
觸覺傳感器
 
微型開關是接觸傳感器最常用型式,另有隔離式雙態(tài)接觸傳感器(即雙穩(wěn)態(tài)開關半導體電路)、單模擬量傳感器、矩陣傳感器(壓電元件的矩陣傳感器、人工皮膚——變電導聚合物、光反射觸覺傳感器等)。
 
應力傳感器
 
如多關節(jié)機器人進行動作時需要知道實際存在的接觸、接觸點的位置(定位)、接觸的特性即估計受到的力(表征)這三個條件,所以用上節(jié)已指出的應變儀,結合具體應力檢測的基本假設,如求出工作臺面與物體間的作用力,具體有對環(huán)境裝設傳感器、對機器人腕部裝設測試儀器用傳動裝置作為傳感器等方法。
 
接近度傳感器
 
由于機器人的運動速度提高及對物體裝卸可能引起損壞等原因需要知道物體在機器人工作場地內存在位置的先驗信息以及適當?shù)能壽E規(guī)劃,所以有必要應用測量接近度的遙感方法。接近傳感器分為無源傳感器和有源傳感器,所以除自然信號源外,還可能需要人工信號的發(fā)送器和接收器。
 
超聲波接近度傳感器用于檢測物體的存在和測量距離。它不能用于測量小于30~50cm的距離,而測距范圍較大,它可用在移動機器人上,也可用于大型機器人的夾手上。還可做成超聲導航系統(tǒng)。
 
紅外線接近度傳感器,其體積很小,只有幾立方厘米大,因此可以安裝在機器人夾手上。
 
聲覺傳感器
 
用于感受和解釋在氣體(非接觸感受)、液體或固體(接觸感受)中的聲波。聲波傳感器復雜程度可以從簡單的聲波存在檢測到復雜的聲波頻率分析, 直到對連續(xù)自然語言中單獨語音和詞匯的辨別。
 
接觸式或非接觸式溫度傳感器
 
近年在機器人中應用較廣,除常用的熱電阻(熱敏電阻)、熱電偶等外,熱電電視攝像機測及感覺溫度圖像方面也取得進展。
 
滑覺傳感器
 
用于檢測物體的滑動。當要求機器人抓住特性未知的物體時,必須確定最適當?shù)奈樟χ?,所以要求檢測出握力不夠時所產生的物體滑動信號。利用這一信號,在不損壞物體的情況下,牢牢抓住物體。
 
目前有利用光學系統(tǒng)的滑覺傳感器和利用晶體接收器的滑覺傳感器,后者的檢測靈敏度與滑動方向無關。
 
機器人傳感器的類別及應用原理
  
距離傳感器
 
用于智能移動機器人的距離傳感器有:激光測距儀(兼可測角)、聲納傳感器等,近幾年得到發(fā)展。
 
機器人傳感器的類別及應用原理
  
視覺傳感器
 
20世紀50年代后期出現(xiàn),發(fā)展十分迅速,是機器人中最重要的傳感器之一。機器視覺從20世紀60年代開始首先處理積木世界,后來發(fā)展到處理室外的現(xiàn)實世界。20世紀70年代以后,實用性的視覺系統(tǒng)出現(xiàn)了。視覺一般包括三個過程:圖像獲取、圖像處理和圖像理解。相對而言,圖像理解技術還很落后。
 
傳感器的主要指標:
 
動態(tài)范圍:是指傳感器能檢測的范圍。比如電流傳感器能夠測量1mA-20A的電流,那么這個傳感器的測量范圍就是10log(20/0.001)=43dB. 如果傳感器的輸入超出了傳感器的測量范圍,那么傳感器就不會顯示正確的測量值了。比如超聲波傳感器對近距離的物體無法測量。
 
分辨率:分辨率是指傳感器能測量的最小差異。比如電流傳感器,它的分辨率可能是5mA,也就是說小于5mA的電流差異,它沒法檢測出。當然越高分辨率的傳感器價格就越貴。
 
線性度:這是一個非常重要的指標來衡量傳感器輸入和輸出的關系。
 
頻率:是指傳感器的采樣速度。比如一個超聲波傳感器的采樣速度為20HZ,也就是說每秒鐘能掃描20次。
 
機器人傳感器的要求和選擇
 
機器人傳感器的選擇取決于機器人工作需要和應用特點,對機器人感覺系統(tǒng)的要求時選擇傳感器的基本依據(jù)。
 
  • 精度高、重復性好;
  • 穩(wěn)定性和可靠性好
  • 抗干擾能力強;
  • 重量輕、體積小、安裝方便。
 
小結
 
所有機器人傳感器均與信號的檢測以后的信號變換、處理關系非常密切, 而且變換處理的軟件工作量很大,又與人工智能等信息技術融合,所以本文只是拋磚引玉,有待深入探討。
 
 
 
 
 
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