80热觉得信息融合和目标识别(实验2)
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（1）
（2）
由此可以得出各传感器j的观测Bj后工件分属各类Ai的后验概率，由Bayes条件概率公式可表示为：
j=1,2i=1,2,3,4（3）
力觉、热觉信息融合后的结果可表示为：
i=1,2,3,4（4）
由（3）、（4）式可以算出工件分属各类的概率： 、 、 i=1,2,3,4，其中前二个分别对应力觉、热觉单独观测的结果，后者为两传感器融合的结果，得到后验概率后再根据以下二条规则来确定工件的材质类别：
机械手本体由多感觉手爪（其中力传感器装在腕部）、升降筒、支撑力柱和底座工作平台等组成，手爪的张开与闭合及手臂的升降均由步进电机驱动。手爪为丝杠螺母传动，带动一平移夹持机构实现手爪开合。升降是滚珠丝杠传动，螺母与升降筒固定在一起，由直线导轨保持其运动精度。
控制器由控制面板（含液晶显示）、传感器信号处理板、机械手控制板、电机驱动器、直流电源等组成。控制面板（含液晶显示）是人机界面，由按键输入，液晶输出。传感器信号处理板完成各种感觉信息的模拟信号处理，分别输出到PC机和机械手控制板。机械手控制板包括感觉信号的A/D转换、键盘输入处理和各种实验功能的实现（含手爪及升降电机的控制）。
计算机是各种感觉信息的演示界面，用LABVIEW软件开发，能用多个窗口观察各个感觉信息的实时变化，并进行多感觉信息融合算法的实践。
2、实验主菜单界面
首先将介绍具体的软件运行界面，以及菜单的使用方法。在打开多感觉机械手实验装置软件后(双击E:\机械手-0\机械手\机械手安装软件robot.exe)，将直接弹出如图2所示的实验菜单界面：
i=1,2,3,4j=1,2
实际融合时，对应第九章第一节中各条件概率P(Bj/Ai)可用如下方法得到，即假定观测值发生在先验概率分布中均值上的概率视为1，则实际观测值的概率为以均值为中心轴的两侧概率分布之和，这一方法可由图15直观地表示。设机器人某次作业时，对某未知工件的操作，力觉得到的观测值为B1、热觉观测值为B2，则：
由图2可知，实验菜单界面主要由标题框和菜单框组成。其中菜单框共包含7个菜单项，每个菜单项分别是一个实验的入口，要进入某个实验只需单击相应的菜单项。
在完成实验以后要退出实验菜单，可按下实验菜单界面的最下方的退出键，如果要重新开始运行，可以点击位于windows工具栏上的空箭头按钮（如图3所示），它将再次启动程序。
·规则1：目标类别应具有最大的后验概率
·规则2：目标类别与其它类别的后验概率的差值必须大于某一阈值
5、操作步骤
5.1、将多感觉机械手实验装置与上位机通过采集卡联接。
5.2、控制箱操作
熟悉操作面板，选择信息融合实验模式，显示如下：
通过手臂“上升”、“下降”键和手爪“张开”、“合拢”键将机械手调整至合适的实验位置，也即是手爪正常合拢可以实现对目标物体的抓取，然后利用“模式”键选择信息融合实验模式，按下“确认”键后，机械手将自动完成信息融合的实验内容。具体顺序是：机械手先回到准备位置——若上位机需要采样数据则将上位机相应的实验窗口激活——机械手下降——手爪合拢——接近觉有效后减速合拢——触觉信号有效后停止合拢——机械手进行热觉判断——机械手夹持物体上升至一定高度后停止动作，此过程中滑觉信号工作——机械手进行力觉判断——信息融合并将融合结果送显示——机械手下降到原高度——打开手爪，放开物体，完成后显示“OK！”。
②、在中间的一组参数就是根据多次特征提取所获得的特征参数的概率分布，即力觉和热觉特征值的均值与方差。
③、最下面的一组参数前两个分别是最近一次测得的力觉和热觉特征参数的值，最后一个是力觉的基准电压。
2、特征提取的实验步骤：
①、在实验主菜单中选择位置材料特则提取实验。
②、点击“开始采集”键，计算机开始采集并分析数据。
如果用户希望自己提取一组材料特征值的概率分布阐述，那么就需要多次重复步骤1到4，具体的次数，一般不应少于6次，最好能够超过10次。然后记录下具体的参数，这些参数将在多信息融合实验中用来判断，机械手所抓物体属于何种材质的概率。
在实验完成以后就可以按下退出特征提取实验按键。
6.2、多感觉信息融合
多信息融合实验是在进行特征提取实验之后对机械手所抓物体的材质进行判断，并且给出机械手所抓物体属于某种材料的概率值。
③、多感觉机械手放下物体并停止工作，此时点击“退出本次数据采集”，在退出数据采集以后，系统将计算出本次抓取所获得的参数。
④、如果只需要一次的参数，那么记录下特征参数，就可以退出特征提取实验。
说明：
只有一个样本是不能确定参数的概率分布的，但是由于后续的多信息融合实验中实验设备提供商已经给定了一组默认的参数，利用这组参数也可以完成对机械手所抓物体的材质的判断。
先进制造实验室
1、实验目的
1、了解和实践多信息融合算法；
2、通过基于力觉、热觉的信息融合实现其目标物体的识别。
2、实验内容及要求：
1、用力觉和热觉信息实现目标物材分类；
2、位置材料特征提取；
3、特征提取实验；
4、多感觉信息融合。
3、实验装置
多感觉机械手实验装置 PCI6024E采集卡 计算机
4、实验原理
判断结果显示：
表明判断结果为第一类物体
表明判断结果为第二类物体
Fra Baidu bibliotek表明判断结果为第三类物体
表明判断结果为第四类物体
6、实验步骤
6.1未知材料特征提取
1上位机操作
在未知材料特征提取的实验中，将完成对所抓物体的力觉特征值和热觉特征值的提取工作。在实验中主要的任务是当需要确定某个物体的特征的概率分布时，必须多次重复抓取物体，一般超过10次，本实验的软件将可以会提供实验进行的次数，每次试验所提取的特征值，以及特征值概率分布的两个重要参数：均值和方差。有了这些参数将为多信息融合实验做好准备。
A
图7放大滤波、电平转换
图7是信号放大、偏置调节滤波和输出电路，调节偏置电压由调节电阻P2完成，P3用于调节放大倍数。C13起滤波作用。THERMO2为0～10V的信号，提供给控制电路，THERMO1为0～5V的信号，输送到采集卡。
4.3力觉实验原理
机器人力觉传感器装于机械手的腕部，为一弹性十字梁结构，如图8所示，其内园与机械手的爪部相连，外缘与机械手的臂部相连，十字梁上粘贴有8个应变片，构成全桥电桥电路。当机械手抓取物体时，弹性十字梁变形，电桥输出对应的电压。
力传感器的处理电路框图如图11所示。
力觉传感器为避免环境对其干扰，增设了一个前置放大电路，如图12，经过第一级放大将原信号放大1000倍。第二级用于偏置调整和输出，放大5倍（图13）。
图12第一级放大
B（进二次
A电路）
图13偏置调整和输出
经过前置放大后，还须进行二次放大，电路相对比较简单，只有输入级、偏置调整、放大倍数调整及电平转换。如图14，输入级为共模对称形式，不会因为信号接反导致电路损坏。P4用于调节偏置电压，P5调节放大倍数。图中输出FORCE1为0～5V，接采集卡，FORCE2为0～10V，接控制线路。
4.2热觉实验原理
热觉传感器由一加热元件与温度传感器组成，其结构如图4所示。
图4热觉传感器的结构示意图
加热元件用恒功率的方式将传感器体加热到一定温度（比环境温度高一定值），当物体接触传感器表面时，发生热传导，使传感器的表面温度降低，由温度传感器检测传感器表面温度的变化，这种变化与物体的导热性能有关，犹如人手对物体的冷热感觉，在机器人中称作热觉。热觉的响应过程较慢，当传感器与目标物接触时，由于传感器表面温度高于目标物温度，热量从传感器传导至目标物，传感器表面温度下降，热觉输出信号幅值增大。随着热传导过程的继续，目标物的被接触表面温度上升，热传递减弱，热觉信号到峰值后又开始下降，导热性好的物体热觉信号峰值高，导热性差的物体则反之，这一过程根据不同的目标物约需5～10秒。若用常规的峰值检出法判断目标物的导热性（以峰值的大小作为热觉的判断特征），其实时性很差，作者在多次实验后发现，用热觉信号上升斜率作为特征值来判别目标物的导热性，其判别效果也相当好，且热觉识别时间可大大缩短，这一方法可用图5来描述，图中为两种不同导热系数目标物的热觉响应曲线，它们有不同的峰值，这些峰值的检出需要等待的时间为t0，若用信号上升斜率来判别，则选择t1时刻后的 内信号幅值的变化 。导热性好的目标物 大，反之 小，利用 值也可和目标物的导热性建立对应关系。这一方法使用效果的好坏与t1的选择有很大关系，一般，t1设在热传导稳定的起始时刻比较好，因为此刻等待时间还不长，且信号也已稳定，具体实现时这一时刻可利用触觉信号发生后作适当延时后触发。当 取得后，作分析比较，可得到相应目标物的导热性。这一方法可在有限几种样本内得到理想的结果，如，铜、胶木、 木头等。
6.2.2、上位机操作。
多信息融合界面如图17所示
在图17中，4种材料力觉和热觉特征值的概率分布参数（均值和方差），是由实验设备提供商提供的，其中的每个数据都是经过测试的，它们是实验系统的默认值，用户也可以根据应用进行更改，在上一个实验中进行的特征提取所获得的概率分布参数将可以用来修改这里的默认参数。而在力觉和热觉测量值处应该输入用户在未知材料特征提取实验所获得的特征值，假如不做输入，系统会自动从未知材料特征提取实验获取特征值。
图8力传感器结构图 图9PVDF腕力传感器装配结构图
这里的腕力传感器结构，它在
连接件的结构设计上采用一种变形
限制措施，由于连接体与弹性十字
梁的轴向间隙很小，限制了传感器
的扭转变形，从而使其具有良好的
抗 过载能力，这就大大减
少了由于手爪受撞击使力传感器受
损的程度。具体结构如图9所示。
应变片在传感器弹性十字梁上的粘贴位置如图10所示，共有8个压电应变片，分别贴在四根梁的两侧端面上，其中1、2、3、4在上端面，5、6、7、8在下端面，1与3，2与4，5与7，6与8串联在一起，构成电桥的四个桥臂电阻。由于十字梁的轮缘处由刚性差的薄壁梁支撑，故传感器受力后十字梁有较简单的受力模型，可提高力灵敏度，并减小其它受力方向对 方向的干扰。
A
图6温度检出与补偿
本装置中热觉传感器的探头是温敏电阻，图6中HEAT1、HEAT2接温度传感器，COMP1、COMP2接补偿电阻，电路的工作信号Vi由电压基准LM336经运放电压跟随后取得，电压值2.5V。电路由三个运放组成差分放大形式，IC10直接感知传感器接触物体时的温度变化，由于环境温度改变的影响，加了一个置于周围环境的探头作为补偿元件，以差分的形式接入IC12。
未知材料特征值提取实验的界面如图16所示：
在图16中有两个波形记录仪，位于左边的是力觉波形记录仪，右边的是热觉波形记录仪，以及三个按键，分别是“开始采集”、“退出本次数据采集”、“退出特征提取试验”。
在未知材料特征值提取实验界面中十分重要的是右边所列的几组参数:
①、右边最上一个参数是特征提取实验进行的次数，由于要提取一个特征需要多做几次重复的实验，通过多次抓取同一个物体，就可以确定未知材料的特征的概率分布。
“机电装备设计”实验二
基于力觉、热觉的信息融合
和目标识别
实验指导书
实验班级______________
实验者______________
所学专业______________
实验日期______________
实验教师______________
实验成绩______________
内蒙古工业大学机械学院
图14力觉二次放大、滤波、输出
4．4基于力觉、热觉的信息融合和目标识别的实验原理
用力觉和热觉信息实现目标物材质分类的Bayes方法
设工件的材质属于各类Ai(i=1,2,3,4分别对应铜、铁、铝、胶木)的先验概
率P(Ai)相等，即：
对于每种材质，传感器j(j=1,2对应力觉、热觉传感器)测量值Xj假设满足高斯分布 ，i对应工件的材质，即各测量值的先验概率密度为：
4．1、实验装置
1、实验装置简介
本实验装置是一种具有接近觉、接触觉、滑动觉、力觉、热觉等五种感觉的两自由度智能机械手，所有感觉集中于手爪部位，通过手爪对模拟工件的操作，实现感觉信息的测量。
作为实验装置，它使学生直接面对科学研究前沿，除多个实验可做生动的演示外，在信息处理部分可以融入自己的算法思想。在技术上，它具有控制方式灵活、人机界面友好、实验系统结构开放等特点。可作为“机械制造及其自动化”、“自动化”、“电子信息工程”等本科专业《机器人技术》课程的实验装置，也可用作相关专业研究生实践及研究开发平台。整个实验装置由机械手本体、控制器、计算机等三部分组成，系统组成示意图如图1所示。
（2）
由此可以得出各传感器j的观测Bj后工件分属各类Ai的后验概率，由Bayes条件概率公式可表示为：
j=1,2i=1,2,3,4（3）
力觉、热觉信息融合后的结果可表示为：
i=1,2,3,4（4）
由（3）、（4）式可以算出工件分属各类的概率： 、 、 i=1,2,3,4，其中前二个分别对应力觉、热觉单独观测的结果，后者为两传感器融合的结果，得到后验概率后再根据以下二条规则来确定工件的材质类别：
机械手本体由多感觉手爪（其中力传感器装在腕部）、升降筒、支撑力柱和底座工作平台等组成，手爪的张开与闭合及手臂的升降均由步进电机驱动。手爪为丝杠螺母传动，带动一平移夹持机构实现手爪开合。升降是滚珠丝杠传动，螺母与升降筒固定在一起，由直线导轨保持其运动精度。
控制器由控制面板（含液晶显示）、传感器信号处理板、机械手控制板、电机驱动器、直流电源等组成。控制面板（含液晶显示）是人机界面，由按键输入，液晶输出。传感器信号处理板完成各种感觉信息的模拟信号处理，分别输出到PC机和机械手控制板。机械手控制板包括感觉信号的A/D转换、键盘输入处理和各种实验功能的实现（含手爪及升降电机的控制）。
计算机是各种感觉信息的演示界面，用LABVIEW软件开发，能用多个窗口观察各个感觉信息的实时变化，并进行多感觉信息融合算法的实践。
2、实验主菜单界面
首先将介绍具体的软件运行界面，以及菜单的使用方法。在打开多感觉机械手实验装置软件后(双击E:\机械手-0\机械手\机械手安装软件robot.exe)，将直接弹出如图2所示的实验菜单界面：
i=1,2,3,4j=1,2
实际融合时，对应第九章第一节中各条件概率P(Bj/Ai)可用如下方法得到，即假定观测值发生在先验概率分布中均值上的概率视为1，则实际观测值的概率为以均值为中心轴的两侧概率分布之和，这一方法可由图15直观地表示。设机器人某次作业时，对某未知工件的操作，力觉得到的观测值为B1、热觉观测值为B2，则：
由图2可知，实验菜单界面主要由标题框和菜单框组成。其中菜单框共包含7个菜单项，每个菜单项分别是一个实验的入口，要进入某个实验只需单击相应的菜单项。
在完成实验以后要退出实验菜单，可按下实验菜单界面的最下方的退出键，如果要重新开始运行，可以点击位于windows工具栏上的空箭头按钮（如图3所示），它将再次启动程序。
·规则1：目标类别应具有最大的后验概率
·规则2：目标类别与其它类别的后验概率的差值必须大于某一阈值
5、操作步骤
5.1、将多感觉机械手实验装置与上位机通过采集卡联接。
5.2、控制箱操作
熟悉操作面板，选择信息融合实验模式，显示如下：
通过手臂“上升”、“下降”键和手爪“张开”、“合拢”键将机械手调整至合适的实验位置，也即是手爪正常合拢可以实现对目标物体的抓取，然后利用“模式”键选择信息融合实验模式，按下“确认”键后，机械手将自动完成信息融合的实验内容。具体顺序是：机械手先回到准备位置——若上位机需要采样数据则将上位机相应的实验窗口激活——机械手下降——手爪合拢——接近觉有效后减速合拢——触觉信号有效后停止合拢——机械手进行热觉判断——机械手夹持物体上升至一定高度后停止动作，此过程中滑觉信号工作——机械手进行力觉判断——信息融合并将融合结果送显示——机械手下降到原高度——打开手爪，放开物体，完成后显示“OK！”。
②、在中间的一组参数就是根据多次特征提取所获得的特征参数的概率分布，即力觉和热觉特征值的均值与方差。
③、最下面的一组参数前两个分别是最近一次测得的力觉和热觉特征参数的值，最后一个是力觉的基准电压。
2、特征提取的实验步骤：
①、在实验主菜单中选择位置材料特则提取实验。
②、点击“开始采集”键，计算机开始采集并分析数据。
如果用户希望自己提取一组材料特征值的概率分布阐述，那么就需要多次重复步骤1到4，具体的次数，一般不应少于6次，最好能够超过10次。然后记录下具体的参数，这些参数将在多信息融合实验中用来判断，机械手所抓物体属于何种材质的概率。
在实验完成以后就可以按下退出特征提取实验按键。
6.2、多感觉信息融合
多信息融合实验是在进行特征提取实验之后对机械手所抓物体的材质进行判断，并且给出机械手所抓物体属于某种材料的概率值。
③、多感觉机械手放下物体并停止工作，此时点击“退出本次数据采集”，在退出数据采集以后，系统将计算出本次抓取所获得的参数。
④、如果只需要一次的参数，那么记录下特征参数，就可以退出特征提取实验。
说明：
只有一个样本是不能确定参数的概率分布的，但是由于后续的多信息融合实验中实验设备提供商已经给定了一组默认的参数，利用这组参数也可以完成对机械手所抓物体的材质的判断。
先进制造实验室
1、实验目的
1、了解和实践多信息融合算法；
2、通过基于力觉、热觉的信息融合实现其目标物体的识别。
2、实验内容及要求：
1、用力觉和热觉信息实现目标物材分类；
2、位置材料特征提取；
3、特征提取实验；
4、多感觉信息融合。
3、实验装置
多感觉机械手实验装置 PCI6024E采集卡 计算机
4、实验原理
判断结果显示：
表明判断结果为第一类物体
表明判断结果为第二类物体
Fra Baidu bibliotek表明判断结果为第三类物体
表明判断结果为第四类物体
6、实验步骤
6.1未知材料特征提取
1上位机操作
在未知材料特征提取的实验中，将完成对所抓物体的力觉特征值和热觉特征值的提取工作。在实验中主要的任务是当需要确定某个物体的特征的概率分布时，必须多次重复抓取物体，一般超过10次，本实验的软件将可以会提供实验进行的次数，每次试验所提取的特征值，以及特征值概率分布的两个重要参数：均值和方差。有了这些参数将为多信息融合实验做好准备。
A
图7放大滤波、电平转换
图7是信号放大、偏置调节滤波和输出电路，调节偏置电压由调节电阻P2完成，P3用于调节放大倍数。C13起滤波作用。THERMO2为0～10V的信号，提供给控制电路，THERMO1为0～5V的信号，输送到采集卡。
4.3力觉实验原理
机器人力觉传感器装于机械手的腕部，为一弹性十字梁结构，如图8所示，其内园与机械手的爪部相连，外缘与机械手的臂部相连，十字梁上粘贴有8个应变片，构成全桥电桥电路。当机械手抓取物体时，弹性十字梁变形，电桥输出对应的电压。
力传感器的处理电路框图如图11所示。
力觉传感器为避免环境对其干扰，增设了一个前置放大电路，如图12，经过第一级放大将原信号放大1000倍。第二级用于偏置调整和输出，放大5倍（图13）。
图12第一级放大
B（进二次
A电路）
图13偏置调整和输出
经过前置放大后，还须进行二次放大，电路相对比较简单，只有输入级、偏置调整、放大倍数调整及电平转换。如图14，输入级为共模对称形式，不会因为信号接反导致电路损坏。P4用于调节偏置电压，P5调节放大倍数。图中输出FORCE1为0～5V，接采集卡，FORCE2为0～10V，接控制线路。
4.2热觉实验原理
热觉传感器由一加热元件与温度传感器组成，其结构如图4所示。
图4热觉传感器的结构示意图
加热元件用恒功率的方式将传感器体加热到一定温度（比环境温度高一定值），当物体接触传感器表面时，发生热传导，使传感器的表面温度降低，由温度传感器检测传感器表面温度的变化，这种变化与物体的导热性能有关，犹如人手对物体的冷热感觉，在机器人中称作热觉。热觉的响应过程较慢，当传感器与目标物接触时，由于传感器表面温度高于目标物温度，热量从传感器传导至目标物，传感器表面温度下降，热觉输出信号幅值增大。随着热传导过程的继续，目标物的被接触表面温度上升，热传递减弱，热觉信号到峰值后又开始下降，导热性好的物体热觉信号峰值高，导热性差的物体则反之，这一过程根据不同的目标物约需5～10秒。若用常规的峰值检出法判断目标物的导热性（以峰值的大小作为热觉的判断特征），其实时性很差，作者在多次实验后发现，用热觉信号上升斜率作为特征值来判别目标物的导热性，其判别效果也相当好，且热觉识别时间可大大缩短，这一方法可用图5来描述，图中为两种不同导热系数目标物的热觉响应曲线，它们有不同的峰值，这些峰值的检出需要等待的时间为t0，若用信号上升斜率来判别，则选择t1时刻后的 内信号幅值的变化 。导热性好的目标物 大，反之 小，利用 值也可和目标物的导热性建立对应关系。这一方法使用效果的好坏与t1的选择有很大关系，一般，t1设在热传导稳定的起始时刻比较好，因为此刻等待时间还不长，且信号也已稳定，具体实现时这一时刻可利用触觉信号发生后作适当延时后触发。当 取得后，作分析比较，可得到相应目标物的导热性。这一方法可在有限几种样本内得到理想的结果，如，铜、胶木、 木头等。
6.2.2、上位机操作。
多信息融合界面如图17所示
在图17中，4种材料力觉和热觉特征值的概率分布参数（均值和方差），是由实验设备提供商提供的，其中的每个数据都是经过测试的，它们是实验系统的默认值，用户也可以根据应用进行更改，在上一个实验中进行的特征提取所获得的概率分布参数将可以用来修改这里的默认参数。而在力觉和热觉测量值处应该输入用户在未知材料特征提取实验所获得的特征值，假如不做输入，系统会自动从未知材料特征提取实验获取特征值。
图8力传感器结构图 图9PVDF腕力传感器装配结构图
这里的腕力传感器结构，它在
连接件的结构设计上采用一种变形
限制措施，由于连接体与弹性十字
梁的轴向间隙很小，限制了传感器
的扭转变形，从而使其具有良好的
抗 过载能力，这就大大减
少了由于手爪受撞击使力传感器受
损的程度。具体结构如图9所示。
应变片在传感器弹性十字梁上的粘贴位置如图10所示，共有8个压电应变片，分别贴在四根梁的两侧端面上，其中1、2、3、4在上端面，5、6、7、8在下端面，1与3，2与4，5与7，6与8串联在一起，构成电桥的四个桥臂电阻。由于十字梁的轮缘处由刚性差的薄壁梁支撑，故传感器受力后十字梁有较简单的受力模型，可提高力灵敏度，并减小其它受力方向对 方向的干扰。
A
图6温度检出与补偿
本装置中热觉传感器的探头是温敏电阻，图6中HEAT1、HEAT2接温度传感器，COMP1、COMP2接补偿电阻，电路的工作信号Vi由电压基准LM336经运放电压跟随后取得，电压值2.5V。电路由三个运放组成差分放大形式，IC10直接感知传感器接触物体时的温度变化，由于环境温度改变的影响，加了一个置于周围环境的探头作为补偿元件，以差分的形式接入IC12。
未知材料特征值提取实验的界面如图16所示：
在图16中有两个波形记录仪，位于左边的是力觉波形记录仪，右边的是热觉波形记录仪，以及三个按键，分别是“开始采集”、“退出本次数据采集”、“退出特征提取试验”。
在未知材料特征值提取实验界面中十分重要的是右边所列的几组参数:
①、右边最上一个参数是特征提取实验进行的次数，由于要提取一个特征需要多做几次重复的实验，通过多次抓取同一个物体，就可以确定未知材料的特征的概率分布。
“机电装备设计”实验二
基于力觉、热觉的信息融合
和目标识别
实验指导书
实验班级______________
实验者______________
所学专业______________
实验日期______________
实验教师______________
实验成绩______________
内蒙古工业大学机械学院
图14力觉二次放大、滤波、输出
4．4基于力觉、热觉的信息融合和目标识别的实验原理
用力觉和热觉信息实现目标物材质分类的Bayes方法
设工件的材质属于各类Ai(i=1,2,3,4分别对应铜、铁、铝、胶木)的先验概
率P(Ai)相等，即：
对于每种材质，传感器j(j=1,2对应力觉、热觉传感器)测量值Xj假设满足高斯分布 ，i对应工件的材质，即各测量值的先验概率密度为：
4．1、实验装置
1、实验装置简介
本实验装置是一种具有接近觉、接触觉、滑动觉、力觉、热觉等五种感觉的两自由度智能机械手，所有感觉集中于手爪部位，通过手爪对模拟工件的操作，实现感觉信息的测量。
作为实验装置，它使学生直接面对科学研究前沿，除多个实验可做生动的演示外，在信息处理部分可以融入自己的算法思想。在技术上，它具有控制方式灵活、人机界面友好、实验系统结构开放等特点。可作为“机械制造及其自动化”、“自动化”、“电子信息工程”等本科专业《机器人技术》课程的实验装置，也可用作相关专业研究生实践及研究开发平台。整个实验装置由机械手本体、控制器、计算机等三部分组成，系统组成示意图如图1所示。