Tastwerte enthalten Informationen über die Größenordnung, Verteilung und Lage von Kräften. Sie beinhalten außerdem Aussagen über die Berührungsfläche und die Druckverteilung über Selbige. Mit Widerstandstastsensoren lassen sich Veränderungen im elektrischen Widerstand mit Hilfe eines Bauelements aus elektrisch leitendem Schaum messen.

Die weiche, verformbare Oberfläche erkennt konstanten Druck mit einer hervorragenden Empfindlichkeit und Auflösung.

Der elektrische Widerstand, der zwischen zwei Elektroden auf der selben Seite des leitenden Schaums gemessen wird, leitet sich aus der elektrischen Leitfähigkeit von vielen gleichzeitig leitenden Pfaden ab.

Der elektrische Widerstand zwischen zwei Elektroden auf der selben Seite des leitenden Schaums (Ein einzelnes Tastelement). Die Tastsensoren wurden mit folgenden technischen Daten entwickelt:

Ein Finger besteht aus zwei 16x4 Zellen, zwei 16x2 Zellen und einer 6x2 Zelle, was also eine Gesamtheit von 408 Zellen für zwei Finger ergibt. Ein Finger ist 20 mm breit und 55 mm lang, den Aluminiumkern mit einer Dicke von 12 mm nicht miteinberechnet.

Das nachfolgende Diagramm stellt die Änderung im Kontaktwiderstand dar, wenn Kräfte auf die Oberfläche des Tastsensors einwirken. Das Ansprechverhalten war gleichbleibend, wenn auch leider nicht absolut linear bei kleinen Kräften (zwischen 0 und 4 Newton). Die Messwerte zeigen, dass ein solcher Tastsensor eine hohe Empfindlichkeit im Arbeitsbereich, und eine niedrige Empfindlichkeit bei größeren Kräften außerhalb seines Arbeitsbereiches hat. Der Vorteil einer glatten und stetigen Krümmung liegt in der Einfachheit der mathematischen Annäherung und Anwendbarkeit für andere rechenbetonte Prozesse.

Die Tastsensoren sind jeweils auf den beiden Oberflächen eines Zwei-Finger-Greifers befestigt, sowie auf allen vier Seiten und den Fingerspitzen, wo sie dazu benutzt werden, Kräfte und Momente während des Betriebs des mobilen Roboters „Athene“ mit zwölf Freiheitsgraden.

Im nachfolgenden Schaubild werden die Greifkräfte mit Hilfe der NURBS Technik dreidimensional dargestellt. Jedes Bildpaar entspricht einer Ausgabe des Tastsensors. Das erste Bild links oben (a)
veranschaulicht eine Kugel. Das zweite Bild (b) stellt einen Ring von etwa 1,4 cm Durchmesser dar. Das dritte Bild (c ) ist das eines Zylinders. Die letzten drei Bilder (d-f) zeigen die ertastete Oberfläche eines Metallquaders, der in verschiedenen Winkeln gegen die Sensoren gepresst wurde. In allen sechs Fällen resultieren die Pixelabweichungen entlang der Objektkanten aus der Druckverteilung während der Befestigung an der Sensor Oberfläche.

Kleinste erfassbare Kraft

Es wurde ein Tastsensorsystem entwickelt welches in der Lage ist, in der nähe von konstanter Beschleunigung zu messen. Außerdem wurde ein Prognosemodell entwickelt, welches auf einfachen Verfahren basiert, die für die Verwendung in realen Greifoptimierungsanwendungen angepasst wurden.

Es wurde die Vermeidung einer unausgereiften Markteinführung angestrebt, sowie der Einsatz von kleinstmöglichen Haltekräften, ohne dass der Reibungskoeffizient zwischen Objekt und Robotergreifer festgelegt werden muss.

Vorhersagemodelle wurden dazu verwendet, eine Liste von Regeln zu entwickeln um einen Pre-Slip basierend auf den Schwankungen der Tastmesswerte vorauszuberechnen. Die während der Forschung vorgeschlagenen Verfahren benötigen hierbei beachtlich wenig Rechenleistung und sind verglichen mit 3D-MEMS Beschleunigungssensoren schneller bei der Slip-Erkennung.

Mit Hilfe des hier gezeigten Aufbaus von Maxwell und Kelvin-Voigt kann sowohl das elastische Verhalten eines querverbundenen Polymeres als auch das typische, eingeschwungene Kriechverhalten eines unbehandelten Polymeres beschrieben werden. Die Modelle sind einfach und für die experimentelle Darstellung fast jedes Polymerschaums über einen längeren Zeitraum passend.

Um die Auswertung soweit wie möglich zu vereinfachen, aber es doch weiterhin beizubehalten, die grundlegenden Eigenschaften zu untersuchen, wird die Vibration an einem Angriffspunkt als begrenzter Bereich in Form eines Würfels, welcher an einer starren Wand mit Hilfe einer einfachen Feder und Dämpfung befestigt wird, dargestellt. Die Normalkomponente der Steifigkeit wird hierbei über die mittlere Gleiterposition linearisiert. In der Realität sind die Reibungskoeffizienten jedoch für jede Kontaktstellung des Gleiters unterschiedlich.

In Anbetracht der Bedingungen konstanter Reibung muss sich daher also die wirkliche Kontaktfläche, und daher die mittlere Normalentrennung der Oberfläche ändern, damit sich die Reibung ändert. Bemühungen, diesen Ansatz zu bestätigen lieferten eine Reibungsreduktion aufgrund senkrechter Vibrationen. Da die gemessene Reibungs-Scherkraft vom wirklichen Kontaktbereich abhängt, kann eine offenkundige Verminderung der Reibung unter Einfluss von senkrechten Vibrationen erwartet werden. Das Konzept war dass senkrechte Schwingungen die mittlere Oberflächentrennung, und daher den wirklichen Kontaktbereich beeinflussen. Die zwei Modelle im obigen Schaubild können dazu verwendet werden, um die Funktionsweise der Robotergreiffinger zu erklären, welche mit eben diesen Tastsensor Arrays bestückt sind. Der tatsächliche Reibungskoeffizient wird sich vermindern, sobald sich der Betrag der ausgeübten Kraft erhöht. Mit anderen Worten besitzen die Bereiche unter Druckbelastung geringere Reibungskoeffizienten als die Bereich unter Zugbelastung.

Um die Modelle wie beabsichtigt in praktische Tastanwendungen zu implementieren, werden die festgelegten Regeln mit Hilfe von Bubble Search und nachfolgenden Vergleichen auf Richtigkeit überprüft. Bubble Search sortiert alle bisherigen Datensätze nach verschiedenen Kontaktpunkten und Zeiten. Daher ist es möglich, auf einer Kontaktoberfläche mehrfache Trennungen und Haltepunkte, welche durch Mikroverschiebungen verursacht werden, zu finden und zu beheben. Da dieser Tastsensor Verformungen in alle drei Dimensionen wahrnehmen kann, sind die Vibrationsfrequenz, sowie die Lage der schwingenden Elemente zusammen mit mit deren X- und Y-Koordinaten die maßgeblichen Bedingungen. Allerdings ändert sich die Verformung im Kontaktbereich mehrere Male während eines Greifzyklus, wodurch sich eine passende Steuerung schwierig gestaltet. Trotz ändernder Verformung ist der hier vorgestellte Algorithmus in der Lage, eine zufriedenstellende und passende Steuerung zu ermöglichen. Das Verwenden dieses Algorithmus in mehreren Versuchen unter verschiedenen Greifbedingungen hat ergeben, dass die Tastinformationen eine schnelle Entdeckung von Grundvoraussetzungen für Gleitfähigkeit (Pre-Slip) ermöglichen.

Berührungserkennung

Es wurde ein neuartiges und schnelles Framework für Kontakterkennung vorgestellt und mathematisch bewiesen, welches auf der Eigenwert Kurve einer dreidimensional verformaten Oberfläche nach Quadric Parametern basiert. Dieses Verfahren namens „Eigenwert Kurven Analyse“ wurde zur genauer Bestimmung der Toleranz und Klassifizierungsschwellwerten eingeführt und angepasst. Es wurde gezeigt, dass die Matrix der Parameter der Quadric Oberflächen mit Hilfe von Interpolation der Tastdaten unter Zuhilfenahme der Eigenwert Zerlegung bei jeglicher Kontaktgeometrie formuliert werden kann. Die kleinste Komponente eines Eigenwerts kann dazu benutzt werden, Objektformen zu schätzen und zu erkennen, ohne weitere Referenzen zu benutzen, wohingegen die Klassifizierung als Hauptanzeichen für Oberflächenbestimmung benutzt wird. Die Reflexion der Objektform, die bei jeder Oberfläche einzigartig ist, kann somit bestimmt werden. Es wurde gezeigt, dass die Verlässlichkeit der Oberflächenklassifizierungsmethode und die Genauigkeit der Abbildung von der Objektgestalt abhängt.

Die verwendeten Messobjekte waren:
Ein ovaler Gegenstand mit zwei Hauptachsen von 14 mm und 11,7 mm;
Ein zylindrischer Gegenstand von 6 mm Durchmesser und 20 mm Länge;
Ein Würfel mit den Maßen 10 x 15,9 x 10 mm;
Eine Kugel mit 9,5 mm Durchmesser.

Anhand des obigen Diagramms kann man erkennen, dass die Schwellwerte der Objekte 1 bis 4 mit dem ovalen, zylindrischen, würfelförmigen beziehungsweise kugelförmigen Objekt übereinstimmen. Jeder Gegenstand hat einen unterschiedlichen Eigenwert in der Eigenwertkurve. Die Hauptidee, welche hinter der Kontaktklassifizierung steht, ist daher der mit der Eigenwertkurve übereinstimmende Schwellwert. Der Sollstörpegel liegt bei unter 8% der Messwerte. Er ist statistisch weder bedeutsam für die Klassifizierung, noch wirkt er sich auf diese aus.

Um die Klassifizierung zu verbessern, sollten die Oberflächeneigenschaften verbessert werden. Eine Möglichkeit ist es, die Quadric Oberfläche mit Kennziffern für mehr Spielraum zu versehen, und eine genauere Oberflächenunterscheidung unter Beibehaltung des Eigenwertkurvenverhaltens zu gewährleisten. Zukünftige Forschungen beschäftigen sich mit diesen Herausforderungen.