基于神经网络的低成本柔性触觉传感器用于触觉识别与变形捕获

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本研究提出了一种新颖且成本效益高的柔性传感器，能够检测接触力、多个触点，并在3D虚拟表面表示中实时反映传感器交互。我们的制造过程通过精心选择材料、利用自动化机械和低成本硬件进行了成本优化。该传感器可以轻松复制，无需复杂的实验室设备。传感器采用训练好的神经网络模型进行实时信号转换，实现定位、力测量和变形映射。研究还开发了一个高效的数据收集系统，能够捕获准确的2D定位、力测量和3D表面数据，生成高质量的预验证数据集。该数据集在使用先验知识过滤后，馈送到两个神经网络模型中。我们的交互原型展示了低成本柔性传感器的稳定性和准确性，在单点接触和多点接触场景中都提供了可靠的结果。