了解触觉数据
了解压力阵列结构,校准接触检测门<unk>,实现抓住检测逻辑,并用Paxini Gen3可视化随着时间的推移的接触事件.
5个单位中的第2个 · 了解数据 · ~1.5小时
在本单元中,您将学习压力阵列的空间结构,对您的抓住器进行接触检测门
概念
空间压力地图
图表是2DNumPy阵列,每个元素代表一个分数 (触觉像素).对于手指尖变体,阵列为8×8,覆盖14×14mm的感应区域在1.75mm的高度.每个值是千波萨克尔 (kPa).
压力 (kPa)
按单位面积的强度. 范围:0
接触区域 (mm2)
压力超过门
总力 (N)
接触区域压力整体.与抓紧器关闭力相比例.典型的抓紧力:1
半角 (排列,排列)
接触区域的质量中心在分别坐标中. 当物体滑动时,它会变化.
查看压力地图结构导入 paxini导入 numpy np传感器 = paxini.Sensor() 传感器.start() 传感器.校准() # 零对冲无接触框 = 传感器.最新的() 打印("阵列形:",框架.压力_地图.形) # (8, 8) "Max压力:",框架.压力_地图.max(), "kPa") 打印 "总力:",框架.总力_力量_n, "N") 打印("接触区域:",框架.接触_区域_mm2, "mm2") 打印"中心:",框架.接触_百分点) # (行,) 漂浮
步骤 1
联系与无接触的门
默认的接触门
运行此校准脚本来测量传感器休息噪音水平,并设置适当的门
输入 paxini 进口 numpy np传感器 = paxini.Sensor() 传感器.start() 传感器.校准() # 零对冲首先 # 样本100个
典型值噪音地面通常为0.005
步骤 2
抓住检测逻辑
一个简单但强大的抓住检测器同时使用三个条件:接触标志是正确的,接触区域是最低的,并且是稳定的中心位 (中心位不会快速移动).
导入 paxini 导入 numpy 来自收藏的 np 导入 机器传感器 = paxini.Sensor.Sensor.start.Sensor.(() 传感器.calibrate() centroid_history = deque(maxlen=10) # 最后10个
步骤3
随着时间的推移,可视化联系事件
记录10秒的时间,以了解抓和释放周期的时间结构:
导入 paxini 导入 numpy为 np导入 matplotlib.pyplot为 plt传感器 = paxini.Sensor) 传感器.start.() 传感器.校准() 力量 = [\] 联系 = [] 时间
在该领域使用的力扭矩术语,请参见 机器人词典.
单元2完成,当...
您可以打印压力地图形状,并确认它是 (8, 8) 对于手指尖变体.当您轻轻地摇动传感器电缆时,您的校准接触门
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