Resumen

En este artículo se presenta un conjunto de sensores táctiles flexibles con 6×6 elementos sensibles de tipo N fabricados en caucho conductor. Se analizan en detalle las propiedades y el principio del sensor táctil. Basándose en la piezoresistividad del caucho conductor, este artículo aprovecha al máximo la capacidad de aproximación no lineal del método de red neuronal de función de base radial (RBFNN) para aproximarse a la relación de mapeo de alta dimensión entre los valores de resistencia del elemento sensible de tipo N y la fuerza tridimensional (3D) y lograr la predicción precisa de la magnitud de la fuerza 3D cargada en el sensor. En el proceso de predicción, el algoritmo k-means y el método de mínimos cuadrados recursivos (RLS) se utilizan para optimizar la RBFNN, y el método de validación cruzada k-fold se lleva a cabo para construir el conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba para mejorar la precisión de la predicción de la fuerza 3D. La RBFNN optimizada con diferentes extensiones se utiliza para verificar su influencia en el rendimiento de la predicción de la fuerza 3D, y los resultados indican que el valor de la extensión desempeña un papel muy importante en el proceso de predicción. A continuación, se introduce la tecnología de ventana deslizante para construir el modelo RBFNN. Los resultados experimentales muestran que ajustando adecuadamente el tamaño de la ventana deslizante se puede reducir eficazmente el error de predicción de la fuerza 3D ejercida sobre el sensor y mejorar el rendimiento del predictor RBFNN, lo que significa que la tecnología de ventana deslizante es muy factible y válida en la predicción de fuerza 3D para el sensor táctil flexible. Todos los resultados indican que la RBFNN optimizada con alta robustez puede aplicarse bien a la investigación de predicción de fuerza 3D del sensor táctil flexible.

• 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:predicción de fuerza 3d, sensor táctil flexible, fuerza 3d, rbfnn, caucho conductor, proceso de predicción, tecnología de ventanas, investigación sobre predicción de fuerza 3d, conjunto de sensores táctiles flexibles, relación de mapeo dimensional
• Keywords:3d force prediction, flexible tactile sensor, 3d force, rbfnn, conductive rubber, prediction process, window technology, 3d force prediction research, flexible tactile sensor array, dimensional mapping relation