人工智能热度不减,伴随着《西部世界》的热播,科技圈对 Google 翻译能力的热议,人们的面孔上杂糅了兴奋和恐惧两种表情:兴奋是因为新技术会催生出新的行业、机会、生活形态;恐惧是因为似乎每个人未来的饭碗都被人工智能的阴影所笼罩。面对这样一场扑面而来的浪潮,每个人望向自己的未来都忧心忡忡,但在人群之外,似乎某种岗位上的人会“逃过此劫”:他们在办公桌后面得意洋洋地翘起双脚,打开报纸,然后斜过眼从报纸的边缘投射出锐利的目光,每天都在观察着员工们的一举一动。他们就是各大公司的高级经理,管理人员。之所以他们会如此的笃定,其实道理很简单。机器所能取代无非是简单的,机械化的劳动,而“管人”这件事儿,还得人来做。
那么,多维力传感器有什么优点呢?多维力传感器与单轴力传感器相比,除了要解决对所测力分量敏感的单调性和一致性问题外,优质微信号采集卡价格还要解决因结构加工和工艺误差引起的维间(轴间)干扰问题、动静态标定问题以及矢量运算中的解耦算法和电路实现等。多维力传感器广泛应用于机器人手指、手爪研究;机器人外科手术研究;指力研究;牙齿研究;力反馈;刹车检测;精密装配、切削;复原研究;整形外科研究;产品测试;触觉反馈;示教学习。优质微信号采集卡价格行业覆盖了机器人、汽车制造、自动化流水线装配、生物力学、航空航天、轻纺工业等领域。
要同时测量多分量力与力矩,就需要用到多维力传感器,也就不可避免地要在使用前进行校准(标定),否则将无法完成电信号至力学量值的转换。校准一般采用砝码进行,因为砝码具备非常高的稳定性和精准度,依靠重力及垂直向下的方向性,这种简单标准载荷的可靠性超过了很多施力装置。也有利用力发生器及高精度力传感器实现自动加载与测量的,然而实现起来相当困难,并且这样的成套装置仍然必须通过砝码进行校准与调试。通过加载可以得到信号,而载荷也是已知的,这样就可以得到信号与载荷的数学关系了。使用时,根据校准获得的数学关系,可以计算出未知载荷。任何力传感器使用前都需要校准。对于二维力传感器,校准是一件复杂的工作,数据处理方法也是多种多样的。力传感器性能的好坏与校准设备及方法密切相关。校准方法需要处理的核心问题是怎样加载(载荷表设计),以及如何得到各分量电信号与载荷确切的数学关系(校准矩阵),还需要评估所得到的数学关系是否足够准确(不确定度分析)。
虽然六维力传感器在机器人自由度上可以达到六个维度的自由度,大大提升机器人的智能水平,但是目前工业领域市场上的使用情况并不是很乐观,特别是国内市场用到六维力传感器的打磨机器人产品并不是很多。目前用到浮动主轴的方式比较多,单维力控。据了解,价格高是六维力传感器进入工业级领域的最大门槛,一个六维力传感器的价格高达几万,几乎和一台3C打磨机器人的价格一样,也就是说一台配置了六维力传感器的打磨机器人价格高达十几万,那么还有必要购买一台配置如此高的机器人来完成打磨工序吗?这是令企业纠结的问题。
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