机器人与传感器 机器人：部分移动机器人产品的传感器为我司自研，可应用于导航作业中的磁导航传感器

机器人：部分移动机器人产品的传感器为我司自研，可应用于导航作业中的磁导航传感器

金融界7月22日消息，有投资者在互动平台向机器人提问：董秘你好，公司是否自研传感器跟导航能运用无人驾驶领域！中国空间站新松公司运用那些技术！望回答！

公司回答表示：公司部分移动机器人产品的传感器自研，如可应用于导航作业中的磁导航传感器。

本文源自金融界AI电报

智造讲堂：机器人传感

以下文章来源于智造苑 ，作者小智

机器人传感器作为传感部分的核心元件，可以被定义为一种能把机器人的目标对象特性（或参量）变换为电量输出的检测装置，它是连接机器人本体与外界环境的重要接口，是机器人感知和获取外界信息的关键部件。

机器人需要具有“仿人”的特点。观察人类劳动工作场景不难发现，人类利用四肢移动和操作工具或物体，而要准确地完成移动和操作，又需要借助五官（即视觉、触觉、味觉、嗅觉和听觉）来感受和接收外界信息。如果说机器人的机械部分是它的“四肢”，那么机器人的传感部分就是它的“五官”。其中，机器人传感器作为传感部分的核心元件，可以被定义为一种能把机器人的目标对象特性（或参量）变换为电量输出的检测装置，它是连接机器人本体与外界环境的重要接口，是机器人感知和获取外界信息的关键部件。

对于机器人的传感器进行设计和选择时，需要结合机器人的应用需求和自身特点。通常来说，机器人传感器可以分为内部传感器和外部传感器。其中，内部传感器是指用于检测机器人本身状态的传感器，例如机器人运动过程中的位置、速度以及加速度等等；而外部传感器是用于检测外部环境、目标对象状态特征等的传感器，例如判断目标对象的形状、空间位置与姿态等。常用的机器人传感器主要包括位置觉传感器、力觉传感器、视觉传感器、触觉传感器、姿态觉传感器等。（图1）

图1 机器人传感

对于位置和位移的传感是大部分机器人最基本的传感需求。机器人工作时，不仅需要通过位置、位移传感器（内部传感器）检测自身的位置、速度等信息，而且需要通过接近觉、距离觉传感器（外部传感器）探测自身与周围物体及目标对象之间的相对位置和距离。通过接近觉传感器或距离觉传感器获得的位置传感信息，可以帮助机器人在接触目标对象之前获得必要的信息，为其后的动作做准备；也可以在发现障碍物时，及时改变机器人的路径或使机器人停止运行，以防止发生碰撞；有的位置传感器甚至可以帮助机器人获得目标对象的表面形状信息。常用的位置传感器包括：电位器、光学编码器和测速发电机等。

1）电位器

电位器是一种典型的位置传感器，其原理上相当于我们熟知的滑动变阻器。主要结构包括一个线绕电阻（或薄膜电阻）和一个滑动片（或称为电刷），其中滑动片通过机械装置受到被测量（位置、位移）的控制，又与电阻丝接触构成完整电回路，输出电信号。检测时，被测位置量发生改变带动滑动片产生位移，使滑动片与电位器各端之间的电阻值和电压值发生改变，这样，机器人的位移改变量就以电路中电压或电流的变化形式输出了。

根据电位器式传感器的结构不同，可以将其分为直线型电位器与旋转型电位器两种。直线型电位器常采用直线型螺线管或直线型碳膜电阻，其滑动片只能沿着电阻的轴线方向做直线运动，因此主要用于检测直线位移，可检测机器人滑动关节产生的直线位移。而旋转型电位器的电阻元件常采用圆弧型电阻，滑动片沿着电阻元件做圆周运动，因此主要用于检测角位移，可检测机器人旋转关节产生的角位移。图2为一种典型的商用直线型电位器及其简化测试电路。工作时，向电位器两输入端接入电压U1，当被测位置量发生变化时即可改变滑动片与电阻的接触位置，从而改变电位器的输出信号U2。

图2 典型商用直线型电位器及其简化测试电路

显然，电位器式位置传感器具有众多优点。它不仅结构简单，性能稳定，测量精度高，而且可调节的输出信号范围很大。但是，它也具有一个显著的缺陷，即滑动片与电阻的接触方式导致电位器容易产生磨损，从而影响其可靠性和使用寿命，这也制约了电位器式位置传感器在机器人上的更广泛应用。近年来，随着技术不断发展、价格稳定下降，光电编码器逐渐取代电位器，成为很多机器人选用的位置传感器。

2）光电编码器

光电编码器是利用光电效应原理，将角度、位置、转速等物理量转化成电气信号并加以输出的一种传感器，在机器人领域应用非常广泛。如果按照测量方式分类，可以将光电编码器分为旋转编码器和直尺编码器两种，前者可以将被测对象的旋转角速度转化成脉冲电信号输出，而后者可以将被测对象的直线行程长度转化成脉冲电信号输出。如果按照编码方式分类，光电编码器又可分为绝对型编码器、增量（相对）型编码器和混合型编码器。

此外，除了本身的位置信息，机器人在工作时也需要获得自身与对象物体（如加工材料，被搬运物体等）之间的相对位置关系，这就需要接近觉传感器。接近觉传感器是指机器人能感觉到距离几毫米到十几厘米远的对象物或者障碍物的距离、相对倾角或对象物的表面性质等的传感器。一般情况下，接近觉传感器多采用安装在机器人手部的非接触式测量元件，如电磁式接近传感器、光学接近传感器、超声波接近觉传感器等。

电磁式传感器是一种在机器人领域应用广泛的接近觉传感器。如图3所示，它利用一个加有高频信号的励磁线圈产生磁场，当该磁场靠近金属物体时，将会在其中产生涡流。涡流的大小会随着线圈与金属表面间距离的变化而变化，且涡流的变化又将反作用于线圈。通过另一组检测线圈可以检测出磁场强度，根据检测线圈输出的信号即可获得传感器与对象金属物体间的距离。这种传感器的精度较高，能够在高温下使用，但是其对象物体需为导体，且随着距离增加，该传感器的灵敏度将急剧下降。

图3 电磁式接近觉传感器

g与电磁式（感应电流式）传感器不同，电容式接近觉传感器能够检测所有固体和液体材料。它的工作原理是利用对象物体靠近或远离传感器时造成的电容变化来反映距离的变化。该传感器采用电容器作为敏感元件，包括一个传感电极和一个参考电极。工作时，即可以利用两个电极间的距离变化进行传感，也可以利用两个电极间相对有效面积的变化进行传感，而且对电容变化检测的电子学方法也不只一种，即可以将电容器作为振荡电路的一部分，也可以将其作为受连续参考正弦波驱动的电路的一部分。但是，这种传感器同样在距离增大（超过数mm）时，灵敏度会随之急剧下降。

超声波传感器是通过向对象物体表面发射超声波脉冲信号，并测量回波的返回时间来获得传感器与对象物体间的距离的。它对于对象物体的材料属性没有特殊要求，若安装多个回波接收器，还能够通过返回信号的相位差获得对象物体的表面信息。超声波传感器的原理简单，成本较低，适用于较长距离和较大物体的探测，但也存在反射、噪音和交叉等问题。

「 2. 机器人力传感 」

机器人的力觉是指在运动过程中，机器人对其手指、手腕、手臂和底座等部件所受力的感知。机器人的力传感器不仅要对机器人本身运动控制过程中的力进行反馈测量，还要反映机器人工作过程中与对象物体间的相互作用力。例如，在装配机器人中，利用力传感器调节抓取零件时的操作力，可以感知被抓取零件的状态，并保护机器人和零件都不会被损坏。

力觉传感器的分类方式很多。根据所测力维数不同，可分为单维和多维力传感器。随着机器人技术的不断发展，人们已经不再满足于使用机器人从事简单重复性的劳动，而是希望机器人从事更加复杂且精密的工作，这就要求传感器能够更加准确的感知和反馈机器人所处的环境和工作的状态。显然，利用多维力传感器建立机器人的力/力矩控制系统能够更好地帮助机器人完成预定任务。

根据测量部位的不同，又可以将力觉传感器分为关节力传感器、腕力传感器和指力传感器等。关节力传感器安装在机器人的关节上，用来测量关节驱动器输出的力和力矩，因其测量的信息量单一，且与机器人的末端操作器距离较远，故多采用结构简单的专用力传感器。指力传感器安装在机器人的手指（或指关节）上，用来测量手爪抓取物体时的受力情况。

显然，这是机器人进行操作时所需的主要的力控制和反馈信息，但是受限于手爪的尺寸和重量，指力传感器一般也要求结构简单轻便，因此也多采用一些量程较小的专用力传感器。为了获得机器人末端操作器的受力情况，以更好更准确地控制机器人完成预定工作，可以在机器人的最后一个关节与末端操作器中间安装一个腕力传感器。它距离机器人的手部较近，受到的尺寸重量限制又较小，因此，可采用能够处理多重信息的结构较为复杂的力传感器。

综上，采用多维的腕力传感器可以为机器人的力觉传感提供更准确的信息。我们已经知道，任意刚体在空间内的运动都可以用6个坐标进行描述，那么如果采用六维腕力传感器测量机器人腕关节6自由度的力/力矩信息，就可以实现对于机器人末端操作器受力情况的控制和反馈。也正因如此，对于六维力传感器的研究成为了力传感器研究的热点方向，国内外都有众多学者进行了大量的研究工作，并提出了很多经典的六维力传感器。

如图4所示为美国Draper实验室研制的Waston腕力传感器，是一种经典的竖梁式六维力传感器。结构上，它采用了三根按120°周向分布的应变梁连接上下两个圆环。在每根应变梁的内侧粘贴张力测量应变片，而外侧粘贴剪切力测量应变片，便可获得6自由度的力和力矩分量。将传感器的上圆环连接在机器人的手臂上，而下圆环连接机器人的末端操作器，即可实现对于机器人末端操作器受力情况的测量和反馈。

SRI (Stanford Research Institute)研制的经典筒形六维力传感器如图5所示，它利用一根铝管铣削制成，具有良好的线形和重复性，同时具备较好的滞后性和温度补偿性。结构上，采用8根开有小槽的应变梁，在传递力的同时减少扭矩的影响。显然，这种结构较为复杂，刚度低且不易加工。

图4 Waston腕力传感器

图5 SRI六维腕力传感器

「 3. 机器人视觉传感 」

视觉是人类获取外界信息的重要媒介，现有研究表明，人类通过视觉获得的感知信息约占全部感知信息的80%。人类的视觉功能复杂又强大，它相当于一个三维的采样系统，而该系统的“感受器”就是视网膜。眼睛捕捉到三维物体，并将它的可见部分投影至视网膜上，通过大脑的分析和判断，人类便能从视网膜上的二维成像中获得对于物体的三维理解，即对于物体的形状、尺寸、材料、距观察者的距离和运动特征（如速度、方向）等信息的理解。人们希望机器人视觉也能实现将二维投影图像转变为三维客观物体，为开展机器人传感研究和应用提供支撑。

在人类研究机器人之初，就希望为机器人装上“眼睛”，让其拥有视觉。20世纪50年代，科学家基于统计模式识别提出了机器视觉的概念，当时主要用于二维图像的简单识别和处理，例如字符识别、图片分析等等。到了60年代，对于机器人视觉系统的研究陆续展开，最开始，视觉系统只能够识别一些平面上的规则物体。到了20世纪70年代，视觉系统开始能够识别出某些加工零件或是日常物品。但是由于视觉系统所需要处理的信息量非常庞大，而当时的计算机处理能力有限，所以研究工作虽然进展显著却难以落于实处。直到20世纪80年代以后，随着大规模、超大规模集成电路技术的发展，微型计算机技术不断进步，计算机的内存体积减小，运算速度提高而价格降低，视觉系统才随之步入实用化。如今，机器人的智能化越来越多应用机器视觉技术。

美国机器人工业协会（RIA-Robotic Industries Association）将机器视觉定义为：机器视觉（Machine Vision）是通过非接触传感器和光学装置自动采集并处理一个真实目标的图像，通过分析图像获取所需要的信息或者用于控制机器人的运动。不难看出，一般的机器人视觉系统可以分为图像输入（获取）、图像处理和图像输出等几个部分。

图像输入（获取）设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；而输出设备是与工作过程相连的有关系统。为了通过计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取出所需信息，并对其进行分析和处理，以最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的视觉系统如图6所示。

其工作过程如下：首先在得到识别物体的指令后，机器人控制光源向目标物体投射一定光线，目标物体反射的光线通过镜头进入摄像机成像，摄像机得到图像信息后传递给图像采集卡，图像采集卡再将所获得的图像信息转换成数字或模拟信号传递给计算机，计算机对信号进行分析处理后判断出下一步应该执行的动作，并通过输入/输出端口传递指令给控制系统，以指导机器人的下一步动作。整个工作过程与人眼类似，摄像机相当于人眼的视网膜，图像采集卡相当于视觉神经，而计算机则相当于人类的大脑。在工作过程中，各个部分各司其职，分工合作，共同实现机器人对外界环境的感知。

图6 典型的视觉系统构成

实现机器人视觉传感的关键技术有照明光源、视觉传感器、图像处理技术等。

通过视觉传感器获得的电信号并不能直接应用，而是需要进行进一步图像信息处理，包括图像增强、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等，经过这些处理后的图像质量将得到一定程度的改善，便于计算机对图像进行后续的分析、处理和识别。

总体来说，机器人的视觉传感技术是目前机器人研究中的热门领域，它不仅是机器人实现环境感知与人机交互的重要基础，更直接影响着机器人的智能化水平。关于机器人视觉传感技术的研究还有很多问题亟待解决，包括实现视觉系统的快速伺服控制，多相机视觉系统的协调应用等。

「 4. 机器人触觉传感 」

除了视觉传感以外，触觉传感也是机器人感知外界变化，获取环境信息的重要途径。同视觉一样，触觉也是机器人模拟人的一种感觉，人类可以通过触觉感知到与被接触物体间的压力、温度、振动和湿度等，也可以感受到所接触物体的许多物理特性，如形状、位置、刚度、纹理等，机器人的触觉传感最好也要包含这样多的信息，不仅反映机器人与环境间的交互情况，而且反映被接触物体的各种物理属性。也正因如此，机器人使用触觉传感器主要帮助机器人实现两大功能：即检测功能和识别功能。检测功能包括对于目标物体的物理性质的检测和对于末端操作器与目标物体间接触状态的检测，而识别功能则是在检测功能的基础上，进一步提取目标物体的形状、结构、刚度等信息，以对其进行分类或目标识别。

科学家对于机器人触觉传感的研究始于20世纪70年代，初期研制的传感器结构简单，形式较少，仅仅能够判断机器人与目标对象是否接触，及测量接触力的大小。随着一些基于电、磁和超声波等原理和方法的新型传感器不断出现，触觉传感技术在20世纪80年代进入飞速发展阶段，机器人通过触觉传感获取的信息也更为多样化，包括对于目标物体的形状、压力分布、材质、温度和表面粗糙度等的测量。进入21世纪以来，随着新材料、新工艺的不断涌现，触觉传感器开始向柔性化、轻量化、高阵列、高敏感度的方向发展。经过几十年的不断研究，大量不同原理、不同形式的触觉传感器被相继提出，如果按照传感原理进行分类，目前常见的触觉传感器可以分为：压阻式、电容式、电感式、压电式和光电式等。

1）压阻式触觉传感器

压阻式传感器的原理是利用弹性体材料的电阻率随压力的大小变化而变化的性质，将接触面上的压力信号转换成电信号的。如图7所示为一种压阻式阵列触觉传感器的示意图。其基本结构为采用两组互相垂直的电极构成网状，将压阻材料放置在两组电极之间，每一个行列电极的交叉点即定义为该阵列触觉的一个触觉单元。显然，对于这类阵列式触觉传感器，它的阵列数、阵列密度、灵敏度和柔软性等是衡量传感器性能的重要技术指标。

图7 压阻式阵列触觉传感器

2）压电式触觉传感器

某些电介质在沿一定方向上受到外力的作用而变形时，其内部会产生极化现象，同时在它的两个相对表面上会出现正负相反的电荷，当外力去掉后，它又会恢复到不带电的状态，这种现象称为（正）压电效应。如果采用压电材料作为敏感元件，就可以将接触面间的压力信号转换成电信号输出，这就是压电式触觉传感器的原理。压电式触觉传感器具有体积小、质量轻、结构简单、工作频率高、灵敏度高、性能稳定等优点，但也存在噪声大、难以检测静态力等缺点。

随着机器人技术和传感技术的不断发展，人类对于触觉传感的要求已经不再满足于用于工业机器人的简单识别和搜索，而是追求能够模仿甚至超越人类皮肤感觉功能的先进触觉传感器，因此，电子触觉皮肤应运而生。它是一种柔性触觉传感器，轻薄柔软可被加工成任意形状，像衣服一样附着在机器人表面，具有灵敏度高、拉伸性好和快速响应等优点。如图8所示为美国国家航空航天局（NASA）研制的宇航员机器人Robonaut，它的前臂、肩膀和躯干上都采用了电子触觉皮肤进行触觉感知。（END）

图8 采用电子触觉皮肤的NASA宇航员机器人Robonaut

转自公众号：智能装备观察

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