Quan điểm: 222 Tác giả: Leah Publish Time: 2025-04-19 Nguồn gốc: Địa điểm
Menu nội dung
● Các tính năng chính của cảm biến căng thẳng dưới mức
● Các ứng dụng trong hệ thống robot
● Nghiên cứu trường hợp: Cảm biến dựa trên tầm nhìn trong cánh tay robot mềm
● Những thách thức trong hội nhập
>> 1. Làm thế nào để các cảm biến căng thẳng dưới mức cải thiện an toàn robot?
>> 2. Những tín hiệu đầu ra này hỗ trợ các cảm biến này?
>> 3. Họ có thể hoạt động trong môi trường nhiệt độ cao không?
>> 4. Tần suất hiệu chuẩn nên được thực hiện như thế nào?
>> 5. Những cảm biến này có phù hợp cho robot dưới nước không?
Các hệ thống robot đã phát triển đáng kể, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong các công nghệ cảm biến cho phép kiểm soát chính xác, khả năng thích ứng và sự khéo léo giống như con người. Trong số những đổi mới này, Các cảm biến căng thẳng đã xuất hiện như các thành phần quan trọng, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu các yếu tố hình thức nhỏ gọn, độ chính xác cao và phản hồi thời gian thực. Các cảm biến này đo các lực kéo trong dây, cáp hoặc khớp robot, cung cấp dữ liệu cần thiết cho các nhiệm vụ từ thao tác đối tượng tinh tế đến duy trì sự cân bằng trong robot hình người. Bài viết này khám phá thiết kế, ứng dụng và tác động biến đổi của họ đối với robot hiện đại.
1. Kích thước nhỏ gọn và độ chính xác cao
Các cảm biến căng thẳng lưu trữ, chẳng hạn như cảm biến Nano QLA414 của FUTEK (4mm x 5 mm) và loạt LCKD của Omega (0,5 oz), được thiết kế để tích hợp vào không gian chật mà không ảnh hưởng đến hiệu suất. Dấu chân nhỏ của họ cho phép nhúng vào đầu ngón tay robot, khớp hoặc bộ truyền động, cho phép các phép đo lực thấp tới 1 kg với độ chính xác lên tới ± 0,25%[2] [5].
2. Độ bền trong môi trường khắc nghiệt
Được xây dựng từ thép không gỉ hoặc polyme tiên tiến, các cảm biến này chịu được nhiệt độ khắc nghiệt (-54 ° C đến 121 ° C), độ ẩm và ứng suất cơ học. Ví dụ, VLU850 của Stellar Technology có thân máy bằng thép không gỉ hàn với xếp hạng IP67, lý tưởng cho các thiết lập ngoài trời hoặc công nghiệp [7].
3. Tùy chọn đầu ra đa phương thức
Các cảm biến như cảm biến mô-men xoắn lực 6 trục MMS-101 (Video YouTube 1) cung cấp các đầu ra tương tự (01010V) hoặc kỹ thuật số (SPI, USB), hợp lý hóa tích hợp với các hệ thống điều khiển. Tính linh hoạt này hỗ trợ điều chỉnh thời gian thực trong cánh tay robot hoặc gripper [4] [6].
4. Thời gian phản hồi nhanh
Tần số tự nhiên cao (ví dụ: 98 kHz trong QLA414) đảm bảo phát hiện nhanh các thay đổi lực, rất quan trọng đối với các nhiệm vụ động như tránh va chạm hoặc nắm bắt thích ứng [2] [7].
Robot hình người
- Khéo léo đầu ngón tay: Cảm biến QLA414 đo độ căng trong gân ngón tay, cho phép robot hình người điều chỉnh độ bền của độ bám khi xử lý các vật dễ vỡ như trứng hoặc thủy tinh [2].
- Tính ổn định của chân: Sê -ri LCM của Futek theo dõi các lực xương chày trong khi đi bộ hoặc leo núi, cung cấp phản hồi để cân bằng các hệ thống để ngăn chặn rơi [2].
Robot phẫu thuật và mềm
- Phản hồi haptic: Các cảm biến dưới màng cứng trong robot phẫu thuật, chẳng hạn như VLU850, dịch kháng mô thành phản hồi xúc giác cho các bác sĩ phẫu thuật, cải thiện độ chính xác trong các thủ tục xâm lấn tối thiểu [7].
- Gripper mềm: Các cảm biến được nhúng trong bộ truyền động robot mềm (Hình 1) cho phép điều khiển vòng kín, cho phép kẹp điều chỉnh áp suất dựa trên kết cấu hoặc trọng lượng đối tượng [1] [3].
Tự động hóa công nghiệp
- Điều khiển căng dây: Trong sản xuất cáp, các cảm biến như FSW Sê -ri đảm bảo sức căng nhất quán trong quá trình đặt, giảm các đợt vỡ và khiếm khuyết [6].
- Robot hợp tác (COBOTS): Các cảm biến mô-men xoắn trong cổ tay Cobot phát hiện va chạm và điều chỉnh các chuyển động để đảm bảo an toàn cho công nhân [4].
Một cánh tay robot mềm sử dụng các bộ truyền động bellow bơm hơi (Hình 2) tích hợp các camera bên trong và các cảm biến căng thẳng dưới màng cứng để đạt được điều khiển vòng kín. Các cảm biến đo độ giãn dài của bộ truyền động, trong khi các mạng thần kinh tích chập xử lý dữ liệu trực quan để dự đoán định hướng cánh tay. Cách tiếp cận lai này làm giảm các lỗi vị trí xuống <1 °, cho phép xử lý vật liệu chính xác trong môi trường phi cấu trúc [3].
1. Độ phức tạp hiệu chuẩn
Các cảm biến yêu cầu hiệu chỉnh lại thường xuyên để duy trì độ chính xác, đặc biệt là sau khi tiếp xúc với biến động nhiệt độ hoặc sốc cơ học. Các giao thức hiệu chuẩn tự động, như đã thấy trong chuỗi LCKD, đơn giản hóa quá trình này [5] [6].
2. Giao thoa tín hiệu
Tiếng ồn điện từ trong cài đặt công nghiệp có thể làm biến dạng đầu ra cảm biến. Che chắn và lọc kỹ thuật số, được sử dụng trong VLC856, giảm thiểu vấn đề này [7].
3. Hạn chế quyền lực
Các cảm biến thu nhỏ thường hoạt động trên điện áp thấp (5V DC), đòi hỏi các thiết kế tiết kiệm năng lượng cho robot chạy bằng pin [5] [7].
1. Cảm biến hỗ trợ IoT
Tích hợp với các nền tảng IoT sẽ cho phép giám sát thời gian thực các đội tàu robot, bảo trì dự đoán và tối ưu hóa dựa trên dữ liệu [6] [8].
2. Thích ứng lực điều khiển AI
Các thuật toán học máy sẽ tận dụng dữ liệu cảm biến để dự đoán các thuộc tính vật liệu (ví dụ: độ cứng, độ co giãn) và điều chỉnh các chiến lược nắm bắt một cách tự động [1] [8].
3. Vật liệu nâng cao
Đồng hồ đo căng thẳng dựa trên graphene và các polyme tự phục hồi hứa hẹn độ nhạy và độ bền cao hơn đối với các cảm biến thế hệ tiếp theo [7] [8].
Các cảm biến căng thẳng dưới mức không thể thiếu trong các hệ thống robot tiến triển, cung cấp độ chính xác, độ nhỏ gọn và khả năng thích ứng vô song. Từ việc tăng cường sự khéo léo của bàn tay hình người đến đảm bảo an toàn trong các cobot công nghiệp, các cảm biến này thu hẹp khoảng cách giữa hiệu suất cơ học và kiểm soát thông minh. Khi các công nghệ như IoT và AI trưởng thành, vai trò của chúng trong việc cho phép các robot hoàn toàn tự chủ, đáp ứng sẽ chỉ mở rộng.
Họ phát hiện các va chạm và quá tải trong thời gian thực, kích hoạt các điểm dừng khẩn cấp hoặc điều chỉnh lực để ngăn ngừa thiệt hại [2] [4].
Các tùy chọn phổ biến bao gồm Analog (0 Ném10V, 42020 Ma) và kỹ thuật số (SPI, USB, RS-485) để tương thích với các hệ thống điều khiển đa dạng [5] [6].
Có, các mô hình như chức năng VLU850 đáng tin cậy ở mức lên tới 250 ° F, làm cho chúng phù hợp với hàng không vũ trụ hoặc luyện kim [7].
Tái hiệu chuẩn hàng năm được khuyến nghị, mặc dù các điều kiện khắc nghiệt có thể yêu cầu kiểm tra hàng quý [6] [8].
Các cảm biến được xếp hạng IP67/IP68, chẳng hạn như chuỗi LCM, chịu được sự phục tùng và được sử dụng trong thăm dò biển [2] [5].
[1] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.3c04089
[2] https://www.futek.com/applications/Sensors-for-Humanoid-Robots
[3] https://www.frontiersin.org/journals/robotics-and-ai/articles/10.3389/frobt.2021.630935/full
[4] https://www.youtube.com/watch?v=D-zvbr-oy-s
[5] https://www.dwyeromega.com/en-us/subminiature-button-compression-load-cell/p/LCKD
[6] https://www.fibossensor.com/what-are-the-key-features-to-look-for-in-an-oem-wire-tension-sensor.html
.
[8] https://www.fibossensor.com/what-is-tension-sensor.html
[9] https://www.mdpi.com/1424-8220/24/10/3156
.
[11] https://eprints.whiterose.ac.uk/213112/
[12] https://onlinel Library.wiley.com/doi/10.1155/2015/846487
[13] https://sea.omega.com/tw/pptst/lcm201.html
[Chúng tôi
[15] https://www.linkedin.com/advice/1/how-can-you-use-pressure-sensors-prevent-robot-collisions-8g9nc
[16] https://www.futek.com/miniature-pload-cells
.
[18] https://www.mdpi.com/2079-4991/11/5/1320
.
[20] https://www.flintec.com/weight-sensors/load-cells/micro
[21] https://www.microstrain.com/blog/Sensors-Improving-Robot-Precision-for-Better-Performance-in-Dynamic-Environments
[22] https://www.omega.co.uk/pptst/lc201.html
[23] https://www.wevolver.com/article/sensors-in-robotics
[24] https://spj.science.org/doi/10.34133/cbsystems.0105
.
[26] https://www.sciencedirect.com/topics/engineering/robotic-sensor
[27] https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0924424717309317
[28] https://www.omegaengineering.cn/pptst_eng/lc201.html
[29] https://www.hans-schmidt.com/en/produkt-details/tension-sensor-mazf-mbzf/
[30] https://www.frontiersin.org/journals/robotics-and-ai/articles/10.3389/frobt.2024.1224216/full
[?
[32] https://www.futek.com/search/fsh03880
14163592400
[34] https://www.mdpi.com/1424-8220/21/16/5392
[35] https://www.burster.com/en/sensors
[36] https://www.futek.com/applications/robotic-tactile-sensing
[37] https://www.efe-sensor.com/product/pst860/
[38] https://www.pcb.com/resource/faq/force-faq
.
.
[41] https://www.pcb.com/resource/faq
[42] https://acroname.com/blog/sensors-robotics-5-common-types-0
[43] https://www.burster.com/en/load-cells/p/detail/8417
[44] https://core-sensors.com/faq/
.
[46] https://www.futek.com/store/oem-sensors-and-instruments/load-button/subminiature-load-button-LLB130
[47] https://www.nature.com/articles/s41467-024-55771-0
[48] https://www.nature.com/articles/s41528-023-00255-2
[49] https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.3c04089
[50] https://www.youtube.com/watch?v=9QC7XsSipAU
[51] https://www.valcom.co.jp/english/product/dp/vss35/
[52] https://www.reddit.com/r/robotics/comments/
[53] https://switches-sensors.zf.com/products/subminiature-dc/
