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深度学习对柔性触觉传感器解耦的应用研究
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摘要
通过研究柔性压阻传感器的原理提出了一种整体式的柔性触觉传感器的模型并应用深度学习对该传感器的表面形变进行解耦。传感器模型由上下两面的网格式电极层与中间的柔性介质层组成，当该触觉传感器受力时模型输出的电阻值会发生变化。通过推导模型输出电阻矩阵与传感器表面形变的关系，搭建了传感器的数学模型。其次研究了应用深度学习对该传感器模型的解耦方法，使用全连接神经网络对模型表面一条线上的形变进行解耦从而达到对整个表面进行解耦的目的。针对全连接神经网络对表面解耦操作复杂、实时性效果不好的特征，提出了使用卷积神经网络建立一个端到端的网络结构，仿真
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