《机器人环境感知 》习题及答案 第四章

第四章机器人力触觉环境感知技术习题1.为什么力触觉感知在机器人环境感知中具有重要意义？参考答案：在机器人环境感知体系中，力触觉感知具有不可替代的重要作用。机器人在执行抓取、推动、装配以及与人协作等任务时，必然会与环境或目标物体发生物理接触，这一过程中会产生复杂的交互力和力矩信息。仅依赖视觉感知，机器人只能获取目标的几何和外观信息，而无法直接感知接触状态、作用力度及物体的力学属性，容易导致操作不稳定甚至产生安全风险。力触觉感知通过测量机器人与环境之间的交互力，将物理力信息转换为可被控制系统处理的电信号，使机器人能够实时感知接触状态和力变化，从而实现柔顺控制、精细操作和安全交互。随着机器人应用场景从结构化工业环境逐步扩展到非结构化环境和人机协作场景，视觉感知受光照、遮挡和视野限制的问题日益突出，力触觉感知在补充视觉信息、提升环境理解完整性和可靠性方面的作用愈发明显，因此成为机器人智能自主操作的重要基础。习题2.简述机器人力触觉传感器的基本工作原理及其主要作用。参考答案：机器人力触觉传感器的基本工作原理是将机器人与外部环境或目标物体交互过程中产生的物理力和力矩信号，通过敏感元件转换为电信号，再经过信号调理与处理后输入到机器人的控制系统中。常见的力触觉传感器通常利用应变、电容、压电或光学等效应来感知微小的力学变化，当外力作用于传感器结构时，会引起材料形变或物理参数变化，从而实现力信息的测量。通过力触觉传感器，机器人不仅能够感知接触是否发生，还能够获取接触力的大小、方向以及变化趋势，使控制系统可以根据实时力反馈调整运动状态。力触觉传感器在机器人系统中的主要作用体现在提高操作安全性、实现柔顺控制、增强环境适应能力以及支持精细操作任务等方面，是机器人完成高精度和高可靠性作业的重要支撑。习题3.常见的机器人力触觉感知方式有哪些，其应用特点是什么？参考答案：在机器人系统中，力触觉感知通常可以通过不同位置和形式的传感方式实现，包括底座力觉感知、关节力或扭矩感知、腕部六维力传感以及末端触觉感知等。底座力觉感知主要用于测量机器人整体与环境之间的作用力，适合用于检测外界扰动和保障系统安全；关节力或扭矩感知能够反映各关节处的受力状态，有助于实现力控制和负载估计；腕部六维力传感器可以同时测量三维力和三维力矩信息，广泛应用于装配、打磨和人机协作等任务；末端触觉感知通常布置在手指或执行器表面，用于感知局部接触分布和物体表面特性。不同力触觉感知方式各有侧重，在实际应用中往往需要结合具体任务需求进行选择或融合使用，以实现对交互过程的全面感知。习题4.简述基于触觉的目标感知方法及其基本思路。参考答案：基于触觉的目标感知方法是指机器人在与目标物体发生物理接触的过程中，通过分析触觉或力觉信号来获取目标属性和状态信息的一类方法。与视觉感知不同，触觉感知不依赖外部光照条件，能够在遮挡或视野受限的情况下获取物体的几何形状、表面特性以及力学属性。基于触觉的目标感知通常需要机器人主动与物体进行接触，通过挤压、滑动或多次接触采样获取触觉数据，并从中提取有效特征。这些特征经过分析和建模后，可用于判断目标物体的存在、位置以及接触状态，从而为后续的操作决策提供依据。基于触觉的目标感知方法在抓取稳定性分析、物体形态估计和复杂环境下的目标检测中具有重要应用价值。习题5.简述基于触觉的目标识别方法及其发展趋势。参考答案：基于触觉的目标识别方法主要通过对机器人在与物体接触过程中采集到的触觉和力觉信号进行特征提取和分类，实现对目标物体类别或属性的判别。这类方法通常从触觉信号中提取时域、频域或统计特征，并将多维特征进行融合，以提高识别的判别能力。在传统方法中，人工设计特征并结合分类器完成识别任务，而随着机器学习和深度学习技术的发展，越来越多的研究采用神经网络模型直接从原始触觉数据中学习高层特征，实现端到端的目标识别。实验结果表明，基于深度学习的触觉识别方法在数据量充足的情况