Resumen

Anteriormente, el algoritmo de detección de colisiones del cuerpo del robot debía basarse en la información geométrica de la superficie del objeto que colisionaba y no se permitía ninguna deformación durante el proceso de colisión. Para resolver este problema, se propone un nuevo algoritmo de detección de colisiones del cuerpo del robot que utiliza la información de fuerza del sensor de fuerza/par de seis ejes de la base para autodeformarse, que no depende de la información geométrica de la superficie del objeto que colisiona, y que también permite la deformación durante la colisión. En cuanto al preprocesado de los datos de los sensores, se propone un algoritmo de compensación de fuerza dinámica y de gravedad para el sensor de fuerza/par de seis ejes de la base, con el fin de garantizar que la lectura del sensor de fuerza/par de seis ejes de la base mantenga siempre el valor 0 cuando el robot esté trabajando. Entonces, se considera que el robot ha colisionado con el exterior cuando la lectura del sensor supera el umbral establecido. Y se propone un factor de precisión para analizar la influencia de la fuerza y la distancia de colisión en la precisión del algoritmo. Por último, el nuevo algoritmo propuesto en este artículo se compara con el algoritmo tradicional que se basa en la información geométrica de la superficie del cuerpo en colisión. Los resultados experimentales indican que la precisión del algoritmo de detección de puntos de colisión propuesto en este artículo se aproxima a la del método tradicional, pero no necesita basarse en la información geométrica de la superficie del cuerpo en colisión, y no se requiere si hay deformación durante el proceso de contacto. Se puede concluir que la distancia de colisión es el factor más importante que afecta a la precisión del algoritmo, seguido de la conclusión de la magnitud de la fuerza de colisión mediante el cálculo del factor de precisión. Los resultados muestran que este método puede detectar eficazmente el punto de colisión del cuerpo de la máquina, y el error máximo en el punto más alejado del robot es del 8,712%, lo que sienta ciertas bases para la investigación posterior sobre la colaboración hombre-máquina en pequeños robots colaborativos.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:eje de fuerza, información geométrica, sensor de par, deformación, precisión, base, robot, distancia de colisión, factor de precisión, algoritmo de detección de puntos de colisión
• Keywords:axis force, geometric information, torque sensor, deformation, accuracy, base, robot, collision distance, precision factor, collision point detection algorithm