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2020
02-12

用AI战“疫”;百度AI多人体温检测方案落地北京清河火车站;消毒机器人“参战”青岛疫情防控

弹性应变传感器
2. 传感器网络优化的算法
为了让大量的传感器最优化分布,研究者们提出了一种用于优化应变传感器分布和尺寸设计的算法。具体的算法涉及到一些方程和定义,读者们可以参照文末给出的参考文献链接,这里小编给一个概括性的描述。

算法简介
首先是要在计算机中设计出软体机器人弹性体的几何模型,然后利用这个模型进行一系列的不同形态的模拟交互训练。接下来研究者根据交互训练中弹性体的应变场分布(应变场分布有模拟交互得到)来生成一大组可以选择的合理的传感器路径,这些传感器路径对于外界的输入都非常敏感(研究者发现,在最开始集成200个候选传感器足以在各个不同的方向表示物体)。接着通过连续迭代优化算法来选出最优的一组传感器分布的方式,从而大量的减少传感器的数量。最终根据得到的传感器路径来制造样机进行测试。

传感器路径的选择
关于传感器路径的选择,研究者制定了三个约束:1. 选择的路径一定要是可以被加工的;2. 路径一定要有一定的随机性;3. 每一个传感器一定要跟随着应变场,从而能够最大化传感器的敏感度。

传感器数量筛选算法

为了从初始组合200个传感器中筛选出最好的一组传感器,研究者使用一阶优化约束算法来实现传感器最优组合的筛选。

3. 本体感知传感器设计应用案例
如前面动态图所展示的,作者通过两个实体的例子和一个仿真的例子来展示他们算法的可行性。

首先是一个可以多向弯曲的弹性棒。弹性棒的一段被固定,另一端和外界有交互(用手指控制它朝着各个方向弯曲)。研究者利用算法把200个初始的传感器网络缩减到了只含有5个传感器的最优组网络分布。仅仅借助于这5个传感器的信息,就可以重构该弹性棒在相应的外界作用下的变形情况,重构效果有着惊人的准确度。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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