电子稳像的应用 可拉伸电子皮肤实现稳定压力传感

可拉伸电子皮肤实现稳定压力传感

来源：科技日报

科技日报北京5月5日电 （记者张佳欣）现有的电子皮肤会随材料拉伸而降低传感精度。美国得克萨斯大学奥斯汀分校研究人员开发出一种新型可拉伸电子皮肤，解决了这项新兴技术的一个主要难题。这种电子皮肤很有弹性，为机器人和其他设备提供类似人类皮肤的柔软度和触摸灵敏度，有助其执行需要极高精度和控制力的任务。研究论文发表在最新一期《物质》杂志上。

研究人员表示，电子皮肤就像人类皮肤一样可以伸展和弯曲，以适应人体运动。新开发的电子皮肤无论拉伸到何种程度，其压力反应都保持不变。这是该技术的一项重大成就。

电子皮肤技术可以感知接触带来的压力，让连接的机器知道需要使用多大力，例如在抓取杯子或与人接触时。但是，当传统的电子皮肤被拉伸时，读数会受到影响并产生误差，影响传感器感知压力的能力，这可能导致机器人过度用力。

此次研究的关键是一种创新的混合响应压力传感器。传统电子皮肤要么是电容式的，要么是电阻式的，而混合响应电子皮肤则同时采用了两种压力响应。研究人员完善了这些传感器，并将它们与可拉伸绝缘材料和电极材料相结合，实现了电子皮肤的创新。

在演示中，研究人员利用电子皮肤的可伸缩性，制造了可改变形状的充气探头和抓取器，执行各种基于触摸的敏感任务。例如，用充气皮肤包裹的探头能准确捕捉人体的脉搏波，放气后的抓取器可牢牢抓住不倒翁而不会掉落。该设备还能用适当力度压在酥脆的玉米卷上，而不会压碎它。

研究人员表示，这种可拉伸电子皮肤有望成为机械手的关键组件，能够像人手一样柔软灵敏。它可应用于医疗保健领域，例如，装备这种皮肤的机器人能检查病人脉搏、为病人擦拭身体或进行身体按摩。此外，还可用于灾难救援，让这种机器人在地震或建筑物倒塌等灾难现场搜索伤者和被困者。

无人机镜头稳定的原理和算法是什么？

无人机镜头稳定的原理和相关算法

无人机的镜头稳定主要基于两个关键技术：镜头平衡技术和实时电子稳像。无人机镜头稳定的原理和相关算法主要是通过镜头平衡技术和实时电子稳像技术来保持摄像镜头的稳定性，从而拍摄出清晰、稳定的画面。无人机镜头稳定的原理主要是通过传感器和算法来实现的。无人机镜头稳定需要综合运用传感器技术、算法和控制策略，以确保拍摄到稳定、清晰的图像。不同的无人机可能采用不同的稳定方法和算法，具体的实现方式会因无人机的型号和设计而有所差异。

镜头平衡技术主要是通过利用重力实现摄像机的平衡，使得镜头在不同角度下始终保持水平。这一技术通过在摄像机上安装陀螺仪来检测姿态变化，并根据变化大小和方向来控制对应的马达，从而实现摄像镜头的平衡状态。这种技术可以有效地抵抗强风等外部干扰，保持画面的稳定性。

实时电子稳像则是一种通过算法处理图像序列的技术，目的是稳定一个图像序列。它不同于图像恢复技术，后者主要针对每一帧模糊的图像进行处理。实时电子稳像主要处理的是帧与帧间图像变化导致的不稳定，这种不稳定在监视器上表现为画面抖动。实时电子稳像常用的处理方法包括灰度投影方法、基于图像特征方法、基于图像块方法和基于背景差法。

灰度投影方法是一种将二维的图像矩阵映射到一维进行处理的方法。它通过计算每行每列的像素值总和，然后在行方向和列方向分别计算其前后两帧图像的相关性，相关性最大的位置就是该方向上图像相对的偏移值。通过这种方法，可以方便快捷地获取X，Y方向上的偏移量，然后通过运动补偿来实现稳像。

无人机上通常会装备陀螺仪和加速度计等传感器，它们可以检测无人机的姿态和运动状态。通过对这些传感器数据的分析，算法可以计算出相机的晃动和抖动，并进行相应的补偿。

惯性测量单元（IMU）是一种集成了陀螺仪、加速度计和其他传感器的装置，它可以更准确地测量无人机的运动状态。算法可以利用 IMU 数据来预测相机的运动，并进行实时的稳定控制。

除了传感器数据，图像稳定算法也起到重要作用。这些算法可以分析相机拍摄的图像，检测图像中的抖动和晃动，并通过图像处理技术来稳定画面。常见的算法包括图像去抖、图像校正和图像平滑等。

一些无人机配备了云台，即相机的支撑装置。通过对云台的控制，算法可以调整相机的角度和姿态，以保持稳定。云台控制可以根据传感器数据和图像稳定算法的反馈来实现精准的调整。

在算法中，常常采用滤波和降噪技术来去除传感器数据中的噪声和干扰，提高稳定效果。常见的滤波方法包括低通滤波、卡尔曼滤波等。

优秀的稳定算法会根据不同的飞行条件和环境自适应地调整稳定参数，以实现最佳的稳定效果。这种自适应控制可以提高系统的稳定性和适应性。

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