Stretchable Shape‐Sensing Sheets
Stretchable Shape‐Sensing Sheets
复制标题
可拉伸形状 - 传感片
DOI：
10.1002/aisy.202300343
复制
发表时间：
2023
影响因子：
7.4
通讯作者：
Kramer-Bottiglio, Rebecca
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shah, Dylan;Woodman, Stephanie J.;Sanchez-Botero, Lina;Liu, Shanliangzi;Kramer-Bottiglio, Rebecca
软机器人变形通常使用应变传感器来估计，以推断标称形状的变化，同时考虑机器人特定的机械模型。这种方法在屈曲期间以及材料属性随时间变化时表现不佳，并且对于没有明确定义的静止（未驱动）形状的变形机器人来说是站不住脚的。在此，使用可拉伸形状传感 (S3) 片克服了这些限制，该片融合方向测量来估计 3D 表面轮廓，而无需对底层机器人几何形状或材料属性做出假设。对于 80 毫米长的薄片，S3 薄片可以估计目标物体的形状，精度为 ≈3 毫米。作者展示了 S3 片在 3D 空间中变形时估计其形状，并且还附着在硅胶三腔充气气囊的表面，突出了形状传感片被应用、移除和重新应用到软机器人进行形状估计的潜力。最后，演示了 S3 片材可检测其自身拉伸高达 30% 的应变。本文介绍的方法提供了一种测量物体形状的通用方法，无需对物体做出强有力的假设，从而实现了可穿戴电子设备和软机器人的模块化、无力学模型的本体感觉方法。
Soft robot deformations are typically estimated using strain sensors to infer change from a nominal shape while taking a robot‐specific mechanical model into account. This approach performs poorly during buckling and when material properties change with time, and is untenable for shape‐changing robots that don't have a well‐defined resting (unactuated) shape. Herein, these limitations are overcome using stretchable shape sensing (S3) sheets that fuse orientation measurements to estimate 3D surface contours without making assumptions about the underlying robot geometry or material properties. The S3 sheets can estimate the shape of target objects to an accuracy of ≈3 mm for an 80 mm long sheet. The authors show the S3 sheets estimating their shape while being deformed in 3D space and also attached to the surface of a silicone three‐chamber pneumatic bladder, highlighting the potential for shape‐sensing sheets to be applied, removed, and reapplied to soft robots for shape estimation. Finally, the S3 sheets detecting their own stretch up to 30% strain is demonstrated. The approach introduced herein provides a generalized method for measuring the shape of objects without making strong assumptions about the objects, thus achieving a modular, mechanics model‐free approach to proprioception for wearable electronics and soft robotics.
登录
查看更多内容
用于软机器人夹具设计活动的模块化、可重构模具
DOI：
10.3389/frobt.2017.00046
发表时间：
2017
期刊：
Frontiers Robotics AI
影响因子：
--
作者：
Jiawei Zhang;Andrew Jackson;N. Mentzer;Rebecca K. Kramer
通讯作者：
Rebecca K. Kramer
影响因子：
2.1
作者：
Mathieu Huard;N. Sprynski;N. Szafran;L. Biard
通讯作者：
L. Biard
影响因子：
23.8
作者：
Shah, Dylan S.;Powers, Joshua P.;Kramer-Bottiglio, Rebecca
通讯作者：
Kramer-Bottiglio, Rebecca
影响因子：
29.4
作者：
Shah, Dylan;Yang, Bilige;Kramer-Bottiglio, Rebecca
通讯作者：
Kramer-Bottiglio, Rebecca