[发明专利]一种光电触觉传感柔性机器人手指及使用方法

权利要求书

1.一种光电触觉传感柔性机器人手指，其特征在于，包括：手指网络结构；

所述手指网络结构的受力面上布设有至少一根光纤；

在所述手指网络结构的中部区域去除部分光纤，留出空腔；

在所述光纤的手指网络结构表面设有硅胶层。

2.如权利要求1所述的光电触觉传感柔性机器人手指，其特征在于，所述手指网络结构为空间三维网络结构，所述空间三维网络结构基于节点的位置并采用连杆在空间中进行有序组合。

3.如权利要求1或2所述的光电触觉传感柔性机器人手指，其特征在于，所述手指网络结构为TPU结构。

4.如权利要求1所述的光电触觉传感柔性机器人手指，其特征在于，所述硅胶层为添加有黑色素的黑色硅胶层，硅胶与黑色素的重量比为20:1。

5.如权利要求1所述的光电触觉传感柔性机器人手指，其特征在于，所述光纤的进光端设有光源、出光端设有光敏电阻。

6.如权利要求5所述的光电触觉传感柔性机器人手指，其特征在于，所述光源为出射520-525nm波段光的LED灯。

7.一种如权利要求5或6所述的光电触觉传感柔性机器人手指的使用方法，其特征在于，包括：

在所述光电触觉传感柔性机器人手指与物体接触的过程，基于所述光敏电阻接收到的光强变化，实时预测触觉信息；其中，所述触觉信息包括接触力、力矩和接触位置。

8.如权利要求7所述的使用方法，其特征在于，所述实时预测触觉信息，具体包括：

获取实际测试的数据集，所述数据集的每组数据包括：光强变化、接触力、力矩和接触位置；

以所述光强变化作为输入，接触力、力矩或接触位置作为输出，基于所述数据集训练机器学习模型；其中，所述机器学习模型包括线性模型、决策树模型、随机森林模型和支持向量机模型；

在所述光电触觉传感柔性机器人手指与物体接触的过程中，基于所述光敏电阻实时获取所述光电触觉传感柔性机器人手指的光强变化；

将实时的光强变化输入至训练好的机器学习模型中，实时预测所述触觉信息。

9.如权利要求8所述的使用方法，其特征在于，训练模型所用的数据集使用六轴力传感器来采集，使用机械臂推动所述光电触觉传感柔性机器人手指使其变形并记录当时的光强变化、接触力、力矩和接触位置；

训练时，将所述数据集用4：1的比例分为训练集和测试集，并分别获取模型在训练集上的预测结果、交叉验证后的模型在训练集上的预测结果以及交叉验证后的模型在测试集上的预测结果。

10.如权利要求8所述的使用方法，其特征在于，

采用支持向量机模型预测正向接触力；

采用随机森林模型预测扭转力矩；

采用随机森林模型预测水平接触时的接触位置和垂直接触时的接触位置。