基于计算设计的超鲁棒性应变传感器 软体机器人感知与自主性实现 (基于计算设计的软件)

柔性应变传感器对软体机器人的感知和自主性至关重要。它们的可变形体和动态驱动在预测传感器制造和长期鲁棒性方面带来了挑战。这需要精确的传感器建模和在应变下良好控制的传感器结构变化。据麦姆斯咨询报道，近期，新加坡国立大学（National University of Singapore）的研究人员提出了一种计算传感器设计，其特点是微褶皱策略中的编程裂纹阵列。通过控制自定义结构，传感性能变得高度可调，并且可以通过物理模型精确建模。该传感器在噪声干扰（50%应变）、间歇性循环载荷（100,000次循环）和动态频率（0-23Hz）等各种苛刻的条件下，仍能保持强大的响应能力，满足从宏观到微观各种规模的软体机器人。相关研究成果以Computational design of ultra-robust strain sensors for soft robot perception and autonomy为题发表在Nature Communications期刊上。

在这项研究中，研究人员采用环境稳定的单壁碳纳米管（SWNT）来制备压阻应变传感器。他们开发了一种两阶段设计，结合了微褶皱中的编程裂纹阵列的特征，得到了简称为PCAM的传感器。通过精确的传感器制造和规定的结构演变来实现传感器建模。基本上，通过激光辅助制造，用户定义的叉指型裂纹阵列被编程在压阻应变传感器的微褶皱内，显示出高度可控的裂纹扩展行为和可调谐的传感器特性。通过输入包括裂纹密度和微褶皱特征在内的传感器结构参数，建立相应的有限元分析（FEA）模型，以引导包括机械和电学演化的双重物理场，并高精度地模拟不同传感器的传感曲线。通过确定的裂纹扩展模式和微褶皱特征，实现了传感器的良好鲁棒性。计算引导的PCAM传感器设计本文所开发的PCAM传感器在噪声干扰（高达50%的应变）、间歇性循环载荷（100,000个循环）和动态操作频率（0-23Hz）等各种具有挑战性的工作条件下，均能保持稳健的传感响应。这种鲁棒传感器极大地增强了集成软体机器人的感知能力，为监测其高自由度身体变形和多模态驱动行为提供了稳定的传感信号，确保了构建预测模型时的高学习效率。

PCAM传感器的机械稳定性PCAM传感器在软体机器人上的有效集成，构建了复杂软体爬行机器人的高级机器智能。对于当前在软机器人或执行器上的机器学习（ML）应用，应用目标主要是软手套或软夹具。为了捕捉它们的运动，毫无疑问要在所有抓爪或手套手指上安装传感器。对于本研究中的爬行折纸机器人，传感器位置有40多种可能性，这对有效捕捉其高自由度和多模态运动提出了挑战。为了实现机器人自主性，研究人员开发了一个高分辨率传感器网络（优化机器人身上的传感器数量和位置），以收集机器人折纸运动最具代表性的关键信息。因此，简单的人工神经网络框架和不到40个训练样本足以生成预测模型，并成功实现了软爬行机器人的高级机器人自主性（即机器人轨迹预测和地形高度感知）。集成PCAM传感器的不同规模的软体机器人用于机器人轨迹预测的智能传感器网络研究人员开发了一种计算应变传感器设计，其基于微褶皱策略中的编程裂纹阵列，克服了预测制造、用户特定参数和超稳定性的严格要求。通过控制用户自定义的参数，即裂纹密度和收缩率，PCAM传感器的应变灵敏度因数和线性工作窗口是高度可调的，并且可以用有限元分析工具对其传感行为进行高精度建模。PCAM传感器在噪声、间歇性和动态操作等各种具有挑战性的工作条件下，均表现出优异的机械鲁棒性。这些传感器可以进一步集成到跨越宏、微观尺度的各种软机器人中，无论机

区块链技术中的节点是什么？

重庆金窝窝分析区块链技术中的节点：区块链设计要让所有节点平等，取消中心节点，增加整个系统的冗余度，从而使网络具有更强鲁棒性。

如何在众多mppt实现方法中合理选取最佳方案

MPPT技术已成研究热点，其控制方法多样，控制效果不尽相同，实现过程也大有区别。 根据文[123]，可将各种控制方法分为间接近似控制法、直接采样控制法以及人工智能控制法3大类。 间接控制法主要有曲线拟合法、查表法等;直接采样控制法主要有干扰观测法、电导增量法等;人工智能控制法主要有模糊控制法、神经网络控制法等。 目前主要文献均针对某一特定方法进行研究，缺乏对各种控制方法实际应用效果的系统化比较研究，采用实际控制平台进行实用性研究的则更少。 本文根据方法分类，选取最具代表性的干扰观测法、电导增量法、模糊控制法作为研究对象，分别建立控制模型，采用MATLAB/Simulink对系统主电路及控制系统进行整体仿真，并在实验平台上对各种方法分别进行实验研究。 1各典型控制方法实现原理1.1干扰观测法的实现干扰观测法的原理是先让光伏阵列工作在某一参考电压下，检测输出功率，在此工作电压基础上加一正向电压扰动量，检测输出功率变化。 若输出功率增加，表明光伏阵列最大功率点电压高于当前工作点，需继续增加正向扰动;若所测输出功率降低，则最大功率点电压低于当前工作点，需反向扰动工作点电压[425]。 1.2电导增量法的实现电导增量法通过比较光伏阵列的电导增量和瞬间电导来改变控制信号。 由光伏阵列特性曲线可知最大功率点处满足电导条件：其中，VPV和IPV分别为光伏阵列输出的电压和电流，PPV为光伏阵列输出的瞬时功率。 根据判定结果调整参考电压即可实现控制。 1.3模糊控制法的实现定义输出偏差E及其变化率CE作为模糊控制器的输入，将控制系统所需要的控制变化量以微分dD的形式从模糊控制器输出。 若当前采样和上次采样数值分别用n和n-1来表示，则可定义模糊控制器输入变量ec(n)及其变化率Δec(n)的函数表达式为:定义模糊控制规则为:若当前正向调节控制PWM占空比使输出功率增加，则继续正方向调整，反之则反方向调节，调节幅度由具体的模糊规则表和隶属度函数经模糊控制器输出决定。 定义模糊集合:ZO=零PS=正小PB=正大NB=负大NS=负小。 定义模糊函数F(ec(n)，Δec(n))的输入输出隶属度函数 E、CE、dD如图1所示。 对模糊控制器输出dD进行积分运算，即得控制所需的占空比D，输出作用于主电路开关器件。 2系统仿真根据MPPT的控制方法，建立由光伏电池通过Buck电路对蓄电池进行最大功率充电的主电路模型，采用MATLAB/Simulink进行仿真，模型中包括光伏电池模块、主电路模块和控制模块，其电气主电路模型如图2所示。 图1隶属度函数E、CE和dD定义图2MATLAB/Simulink平台的电气主电路模型控制部分根据传感器采样获得数据分别采用上述不同控制方法进行MPPT控制，最后输出开关器件的控制信号。 仿真中，光伏电池模型额定功率为 300W，在0.025、0.03、0.035s不同时刻改变光照强度PU分别为700、800、900、1000W/m2，温度参数定为25℃。 为便于比较，采样频率统一为5kHz，干扰观测法和电导增量法的电压参考值单步变化量均为0.1V，模糊控制则由控制算法自身判定。 干扰观测法控制的MPPT仿真输出曲线如图3所示，图3a为光伏电池PV输出的电压、电流曲线，图3b为最大功率点跟踪效果图，系统从光照强度为700W/m2曲线右侧启动，显示在光照强度剧烈变化下的跟踪过程。 仿真中，图3a电流波形上升沿较陡，说明能快速准确地进行MPPT跟踪;图3a输出电压电流振荡明显，说明在最大功率附近反复调整;图3b反映出MPPT运行点左右摆动较大。 图3干扰观测法控制下的MPPT仿真输出曲线同理，电导增量法控制的MPPT仿真输出曲线如图4所示。 图4电导增量法控制下的MPPT仿真输出曲线仿真中，图4a上升沿陡、超调量较小，体现系统动态响应较好;图4b中MPPT运行点较为稳定，摆动幅度小，说明系统MPPT跟踪效果较为理想，动稳态精度均较高。 模糊控制法MPPT仿真输出曲线如图5所示。 图5模糊控制法控制下的MPPT仿真输出曲线仿真中，图5a电压电流波形输出均较平稳，说明系统稳态性能较好;图5a中电流输出超调衰减较慢，体现动态响应不够灵活的缺点;图5b体现MPPT运行点较为稳定。 3系统实验实验平台由300W光伏阵列、蓄电池组、LEM霍尔电压电流传感器等组成。 系统由传感器采样经调理电路转换后由TMS320F2812DSP根据采样数据和控制算法最终输出PWM控制脉冲控制开关器件，从而实现整个系统的控制。 实验中采用遮盖部分光伏电池并迅速移开的办法产生光照变化效果，测试各种方法在光照强度变化下的跟踪效果。 实验波形如图6所示。 图 6a波形上升沿和下降沿变化迅速，体现出干扰观测法跟踪速度较快的特点，但上升沿和下降沿均出现电流毛刺，为光照强度剧烈变化时出现的误判断引起，且稳态运行时输出电流波动范围较大;图6b上升沿和下降沿均较为平滑，体现动态响应快、跟踪精度高的优点;图6c中，当光照突然增大，电流增加迅速，但超调较大，说明动态响应精度不够，系统调节速度较慢，但电流波形波动较小，最后仍能回到初始值，说明稳态精度理想。 图6各种控制方法对应的MPPT实验波形本系统所用组件开路电压85V左右，额定光照下最大功率点电压为72V左右，实验控制和经验值完全一致。 43种MPPT方法比较对以上仿真和实验进行分析可以发现，干扰观测法能快速准确进行MPPT控制，但在最大功率点附近振荡运行，稳态输出波形有一定波动;扰动步长设定无法兼顾跟踪精度和响应速度，选择不当甚至会出现电压失控现象，需进行多次尝试才能选定最佳步长;在光照强度剧烈变化时会出现误判断。 电导增量法控制效果较理想，最大功率点附近较平稳，在光照强度变化剧烈的条件下也能快速跟踪，跟踪中无明显毛刺现象。 但其算法实现时需要反复微分运算，计算量大，需要高速运算控制器，且对传感器精度要求较高，否则控制效果也不理想，出现扰动和振荡。 本实验采用的控制器和传感器性能较高满足实验要求，故此问题未突显。 以模糊控制为代表的智能控制技术不需要精确研究光伏电池的具体特性和系统参数，系统控制设计灵活，稳态精度较高，控制系统鲁棒性强。 但模糊控制在光伏系统MPPT控制应用中存在动态响应较慢、适应能力有限、特定条件下易振荡等固有问题;模糊控制算法复杂，其模糊推理和解模糊过程需要完成大量浮点运算，控制系统实时性难以满足，实际应用中实现困难，采用 TMS320F2812定点DSP难以实现较高控制频率，高性能控制需要更高性能的控制器，如TMS320F、TMS320VC33等浮点运算控制器，但系统成本较高。

ESP 理论有哪些

车身电子稳定系统(Electronic Stability Program，简称ESP)，是博世（Bosch）公司的专利[1]。 10年前，博世是第一家把电子稳定程序（ESP）投入量产的公司。 因为ESP是博世公司的专利产品，所以只有博世公司的车身电子稳定系统才可称之为ESP。 在博世公司之后，也有很多公司研发出了类似的系统，如日产研发的车辆行驶动力学调整系统（Vehicle Dynamic Control 简称VDC）[2]，丰田研发的车辆稳定控制系统（Vehicle Stability Control 简称VSC）[3]，本田研发的车辆稳定性控制系统（Vehicle Stability Assist Control 简称VSA）[4]，宝马研发的动态稳定控制系统（Dynamic Stability Control 简称DSC）[5]等等。 ESP概述ESP系统实际是一种牵引力控制系统，与其他牵引力控制系统比较，ESP不但控制驱动轮，而且可控制从动轮。 如后轮驱动汽车常出现的转向过多情况，此时后轮失控而甩尾，ESP便会刹慢外侧的前轮来稳定车子；在转向过少时，为了校正循迹方向，ESP则会刹慢内后轮，从而校正行驶方向。 ESP系统包含ABS（防抱死刹车系统）及ASR（防侧滑系统），是这两种系统功能上的延伸。 因此，ESP称得上是当前汽车防滑装置的最高级形式。 ESP系统由控制单元及转向传感器（监测方向盘的转向角度）、车轮传感器（监测各个车轮的速度转动）、侧滑传感器（监测车体绕垂直轴线转动的状态）、横向加速度传感器（监测汽车转弯时的离心力）等组成。 控制单元通过这些传感器的信号对车辆的运行状态进行判断，进而发出控制指令。 有ESP与只有ABS及ASR的汽车，它们之间的差别在于ABS及ASR只能被动地作出反应，而ESP则能够探测和分析车况并纠正驾驶的错误，防患于未然。 ESP对过度转向或不足转向特别敏感，例如汽车在路滑时左拐过度转向（转弯太急）时会产生向右侧甩尾，传感器感觉到滑动就会迅速制动右前轮使其恢复附着力，产生一种相反的转矩而使汽车保持在原来的车道上。 当然，任何事物都有一个度的范围，如果驾车者盲目开快车，现在的任何安全装置都难以保全; ESP的组成部分1、传感器：转向传感器、车轮传感器、侧滑传感器、横向加速度传感器、方向盘油门刹车踏板传感器等。 这些传感器负责采集车身状态的数据。 2、ESP电脑：将传感器采集到的数据进行计算，算出车身状态然后跟存储器里面预先设定的数据进行比对。 当电脑计算数据超出存储器预存的数值，即车身临近失控或者已经失控的时候则命令执行器工作，以保证车身行驶状态能够尽量满足驾驶员的意图。 3、执行器：说白了ESP的执行器就是4个车轮的刹车系统，其实ESP就是帮驾驶员踩刹车。 和没有ESP的车不同的是，装备有ESP的车其刹车系统具有蓄压功能。 简单的说蓄压就是电脑可以根据需要，在驾驶员没踩刹车的时候替驾驶员向某个车轮的制动油管加压好让这个车轮产生制动力。 另外ESP还能控制发动机的动力输出什么的，反正是相关的设备他都能插一腿！ 4、与驾驶员的沟通：仪表盘上的ESP灯。 ESP的关键技术现在比较典型的汽车控制系统的结构，包括传统制动系统真空助力器、管路和制动器、传感器俨个轮速传感器、方向盘转角传感器、侧向加速度传感器、横摆角速度传感器、制动主缸压力传感器、液压调节器、汽车稳定性控制电子控制单元和辅助系统发动机管理系统。 所以，系统的开发有赖于以下几个关键技术的突破①传感技术的改进”。 在系统中使用的传感器有汽车横摆角速度传感器、侧向加速度传感器、方向盘转角传感器、制动压力传感器及节气门开度传感器等，它们都是系统中不可缺少的重要部件。 提高他们的可靠性并降低成本一直是这方面的开发人员追求的目标。 ②体积小、重量轻、低成本液压制动作动系统的结构设计。 ③的软、硬件设计。 由于的需要估计车辆运行的状态变量和计算相应的运动控制量，所以计算处理能力和程序容量要比系统大数倍。 一般采用多结构。 而软件的研究则是研究的重中之重，基于模型的现代控制理论已经很难适应这样一个复杂系统的控制，必须寻求鲁棒性较强的非线性控制算法。 ④通过完善控制功能。 的与发动机、传动系的通过互联，使其能更好地发挥控制功能。 例如自动变速器将当前的机械传动比、液力变矩器变矩比和所在档位等信息传给，以估算驱动轮上的驱动力。 当识别出是在低附着系数路面时，它会禁止驾驶员挂低档。 在这种路面上起步时，会告知传系应事先挂入二档，这将显著改善大功率轿车的起步舒适性。