工業(yè)機器人傳感器：力矩傳感器的校準與標定方法

工業(yè)機器人傳感器：力矩傳感器的校準與標定方法1力矩傳感器概述1.1力矩傳感器的工作原理力矩傳感器，也稱為扭矩傳感器，是一種用于測量旋轉(zhuǎn)力或扭矩的設備。在工業(yè)機器人中，力矩傳感器主要用于檢測關節(jié)或末端執(zhí)行器所受的力矩，以實現(xiàn)精確的力控制和環(huán)境交互。其工作原理基于應變片技術(shù)或磁感應技術(shù)。1.1.1應變片技術(shù)應變片技術(shù)是力矩傳感器中最常見的工作原理。當力矩施加在傳感器的旋轉(zhuǎn)軸上時，軸會產(chǎn)生微小的變形。應變片貼附在軸的表面，隨著軸的變形，應變片的電阻值也會發(fā)生變化。通過測量電阻的變化，可以計算出施加的力矩大小。1.1.2磁感應技術(shù)磁感應技術(shù)利用磁場的變化來測量力矩。這種傳感器通常包含一個磁性元件和一個磁感應元件。當力矩施加時，磁性元件的磁場會受到影響，磁感應元件檢測到磁場的變化，從而計算出力矩。1.2力矩傳感器在工業(yè)機器人中的應用力矩傳感器在工業(yè)機器人中的應用廣泛，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：1.2.1精確力控制在裝配、打磨等需要精確力控制的作業(yè)中，力矩傳感器可以實時監(jiān)測機器人關節(jié)所受的力矩，確保操作的精度和安全性。1.2.2環(huán)境交互力矩傳感器使機器人能夠感知與環(huán)境的交互力，如抓取物體時的反作用力，從而調(diào)整動作，避免對物體或機器人本身造成損害。1.2.3故障檢測通過監(jiān)測力矩傳感器的數(shù)據(jù)，可以及時發(fā)現(xiàn)機器人關節(jié)的異常，如過載、卡死等，從而進行故障診斷和預防。1.2.4示例：使用力矩傳感器進行力控制假設我們有一個工業(yè)機器人，其末端執(zhí)行器裝備有力矩傳感器，用于在裝配過程中控制施加在零件上的力。以下是一個使用Python和ROS（RobotOperatingSystem）進行力控制的示例代碼：#導入必要的庫

importrospy

fromsensor_msgs.msgimportJointState

#定義一個回調(diào)函數(shù)，用于處理力矩傳感器的數(shù)據(jù)

deftorque_callback(data):

#從JointState消息中提取力矩數(shù)據(jù)

torques=data.effort

#假設我們只關注第一個關節(jié)的力矩

torque=torques[0]

#打印力矩值

rospy.loginfo("Torque:%f",torque)

#根據(jù)力矩值調(diào)整機器人的力控制參數(shù)

iftorque>10.0:

#如果力矩超過10Nm，減少力的輸出

reduce_force()

eliftorque<5.0:

#如果力矩低于5Nm，增加力的輸出

increase_force()

#減少力的輸出

defreduce_force():

#這里可以是調(diào)整電機輸出功率的代碼

pass

#增加力的輸出

defincrease_force():

#這里可以是調(diào)整電機輸出功率的代碼

pass

#主函數(shù)

defmain():

#初始化ROS節(jié)點

rospy.init_node('torque_controller',anonymous=True)

#訂閱力矩傳感器的數(shù)據(jù)

rospy.Subscriber("/joint_states",JointState,torque_callback)

#保持節(jié)點運行，直到接收到中斷信號

rospy.spin()

#運行主函數(shù)

if__name__=='__main__':

main()1.2.5解釋在上述代碼中，我們首先定義了一個回調(diào)函數(shù)torque_callback，用于處理從力矩傳感器接收到的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)以JointState消息的形式發(fā)布，其中包含了關節(jié)的力矩信息。我們關注第一個關節(jié)的力矩，如果力矩超過10Nm，我們調(diào)用reduce_force函數(shù)來減少力的輸出；如果力矩低于5Nm，我們調(diào)用increase_force函數(shù)來增加力的輸出。reduce_force和increase_force函數(shù)的具體實現(xiàn)將依賴于機器人的硬件和控制策略。通過這種方式，力矩傳感器可以幫助工業(yè)機器人實現(xiàn)精確的力控制，確保在執(zhí)行任務時既不會對零件施加過大的力，也不會因為力不足而無法完成任務。2力矩傳感器校準的重要性2.1校準對機器人精度的影響在工業(yè)機器人領域，力矩傳感器的精度直接影響到機器人的操作精度和穩(wěn)定性。力矩傳感器用于檢測機器人關節(jié)處的力矩，幫助機器人控制系統(tǒng)實現(xiàn)精確的力控制和位置控制。未經(jīng)校準的力矩傳感器可能會因為環(huán)境因素、制造誤差或長時間使用導致的磨損而產(chǎn)生測量誤差，這些誤差累積起來，將嚴重影響機器人的工作性能，可能導致操作不準確，甚至損壞機器人或工作對象。2.1.1校準原理力矩傳感器的校準通常涉及兩個主要步驟：零點校準和靈敏度校準。零點校準是為了消除傳感器在無外力作用時的輸出偏差，確保傳感器在零力矩狀態(tài)下的輸出為零。靈敏度校準則是為了調(diào)整傳感器的輸出與實際力矩之間的比例關系，使傳感器的輸出能夠準確反映實際力矩的大小。2.1.2校準過程零點校準：在機器人關節(jié)處施加零力矩，記錄傳感器的輸出值。通過調(diào)整傳感器的內(nèi)部參數(shù)或外部電路，使傳感器的輸出值接近于零。靈敏度校準：在已知力矩條件下，施加一系列標準力矩，記錄傳感器的輸出值。通過這些數(shù)據(jù)，可以建立力矩與傳感器輸出之間的線性關系，從而調(diào)整傳感器的靈敏度，確保其輸出與實際力矩成正比。2.2校準與標定的區(qū)別校準與標定雖然在某些情況下可以互換使用，但在工業(yè)機器人傳感器領域，它們有著明確的區(qū)別：校準：校準主要是為了消除傳感器的系統(tǒng)誤差，包括零點偏移和靈敏度偏差。通過校準，可以確保傳感器在特定條件下的輸出值與實際值相匹配，提高測量的準確性。標定：標定則是一個更廣泛的概念，它不僅包括校準，還涉及到建立傳感器輸出與物理量之間的數(shù)學模型。標定的目的是為了理解傳感器的特性，包括非線性、遲滯、溫度依賴性等，從而在軟件中進行補償，提高整個系統(tǒng)的精度和可靠性。2.2.1示例：力矩傳感器的零點校準假設我們有一個力矩傳感器，其輸出在零力矩條件下偏離了零點。下面是一個簡單的Python代碼示例，用于進行零點校準：#力矩傳感器零點校準示例

classTorqueSensor:

def__init__(self,zero_offset):

self.zero_offset=zero_offset

defread_torque(self):

#假設這是傳感器的原始輸出

raw_output=100+self.zero_offset

#校準后的輸出

calibrated_output=raw_output-self.zero_offset

returncalibrated_output

#創(chuàng)建一個有零點偏移的力矩傳感器實例

sensor=TorqueSensor(zero_offset=20)

#讀取校準后的力矩值

calibrated_torque=sensor.read_torque()

print(f"校準后的力矩值:{calibrated_torque}")在這個例子中，TorqueSensor類模擬了一個有零點偏移的力矩傳感器。通過在讀取力矩值時減去零點偏移量，我們實現(xiàn)了零點校準，確保了在零力矩條件下，傳感器的輸出值為零。2.2.2示例：力矩傳感器的靈敏度校準假設我們有一個力矩傳感器，其靈敏度需要進行校準。下面是一個Python代碼示例，用于進行靈敏度校準：#力矩傳感器靈敏度校準示例

importnumpyasnp

classTorqueSensor:

def__init__(self,sensitivity):

self.sensitivity=sensitivity

defread_torque(self,raw_output):

#校準后的輸出

calibrated_output=raw_output/self.sensitivity

returncalibrated_output

#標準力矩值和傳感器的原始輸出值

standard_torques=np.array([0,10,20,30,40])

raw_outputs=np.array([0,100,200,300,400])

#計算平均靈敏度

average_sensitivity=np.mean(raw_outputs/standard_torques)

#創(chuàng)建一個力矩傳感器實例

sensor=TorqueSensor(sensitivity=average_sensitivity)

#讀取校準后的力矩值

calibrated_torques=[sensor.read_torque(output)foroutputinraw_outputs]

print(f"校準后的力矩值:{calibrated_torques}")在這個例子中，我們首先通過施加一系列標準力矩并記錄傳感器的原始輸出值，計算出傳感器的平均靈敏度。然后，通過在讀取力矩值時除以平均靈敏度，我們實現(xiàn)了靈敏度校準，確保了傳感器的輸出值能夠準確反映實際力矩的大小。通過上述示例，我們可以看到，力矩傳感器的校準是確保機器人精度和穩(wěn)定性的關鍵步驟。無論是零點校準還是靈敏度校準，都是為了消除傳感器的測量誤差，提高其測量精度。在實際應用中，校準和標定通常需要結(jié)合使用，以全面提高傳感器的性能。3力矩傳感器的校準流程3.1校準前的準備工作在開始力矩傳感器的校準之前，確保以下準備工作已經(jīng)完成：環(huán)境條件：校準應在溫度穩(wěn)定、無振動的環(huán)境中進行，避免外部干擾影響校準結(jié)果。校準工具：準備標準力矩源，如力矩扳手或力矩校準臺，以及必要的測量設備。傳感器預熱：根據(jù)傳感器的使用手冊，確保傳感器預熱至指定時間，以達到穩(wěn)定狀態(tài)。數(shù)據(jù)記錄：準備數(shù)據(jù)記錄工具，如計算機或數(shù)據(jù)記錄器，用于記錄校準過程中的數(shù)據(jù)。3.2零點校準零點校準是力矩傳感器校準的第一步，目的是消除傳感器在無外力作用下的輸出偏差。3.2.1步驟安裝傳感器：將力矩傳感器正確安裝在機器人關節(jié)上，確保安裝牢固且無外力作用。記錄輸出：在無外力作用下，記錄傳感器的輸出值。調(diào)整零點：根據(jù)記錄的輸出值，調(diào)整傳感器的零點設置，使傳感器在無外力作用時的輸出為零。3.2.2示例假設我們使用一個力矩傳感器，其輸出信號為電壓，需要通過軟件調(diào)整零點。#Python示例代碼

importtime

importserial

#初始化串口通信，假設傳感器通過串口連接

ser=serial.Serial('COM3',9600)

#讀取傳感器原始輸出

defread_raw_output():

ser.write(b'get_raw')

raw_output=ser.readline().decode('utf-8').strip()

returnfloat(raw_output)

#調(diào)整零點

defadjust_zero_point():

#記錄無外力作用下的輸出

zero_output=read_raw_output()

#假設零點調(diào)整命令格式為：set_zero<value>

ser.write(f'set_zero{zero_output}'.encode('utf-8'))

#執(zhí)行零點校準

adjust_zero_point()3.3滿量程校準滿量程校準用于確定傳感器的最大輸出與實際力矩之間的關系，確保傳感器在整個量程內(nèi)的準確性。3.3.1步驟施加標準力矩：使用標準力矩源，施加已知的滿量程力矩。記錄輸出：記錄傳感器在滿量程力矩下的輸出值。計算比例因子：根據(jù)標準力矩和傳感器輸出，計算比例因子。調(diào)整比例因子：通過軟件或硬件調(diào)整傳感器的比例因子，確保輸出與實際力矩成正比。3.3.2示例假設我們已知滿量程力矩為100Nm，傳感器輸出為5V。#Python示例代碼

#假設滿量程力矩為100Nm，傳感器輸出為5V

#讀取傳感器輸出

defread_output():

ser.write(b'get_output')

output=ser.readline().decode('utf-8').strip()

returnfloat(output)

#施加滿量程力矩

apply_max_torque()

#記錄傳感器輸出

max_output=read_output()

#計算比例因子

proportion_factor=100/max_output

#調(diào)整比例因子

ser.write(f'set_proportion{proportion_factor}'.encode('utf-8'))3.4溫度補償校準溫度變化會影響力矩傳感器的輸出，溫度補償校準旨在消除溫度變化對傳感器輸出的影響。3.4.1正確的溫度補償方法溫度記錄：在不同溫度下記錄傳感器的輸出。建立溫度補償模型：使用記錄的數(shù)據(jù)，建立溫度與傳感器輸出之間的數(shù)學模型。調(diào)整補償參數(shù)：根據(jù)模型，調(diào)整傳感器的溫度補償參數(shù)，確保在不同溫度下輸出準確。3.4.2示例假設我們有以下溫度與輸出數(shù)據(jù)：溫度(°C)輸出(V)204.9255.0305.1我們可以使用線性回歸模型來建立溫度補償。importnumpyasnp

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#溫度與輸出數(shù)據(jù)

temperatures=np.array([20,25,30]).reshape((-1,1))

outputs=np.array([4.9,5.0,5.1])

#建立線性回歸模型

model=LinearRegression()

model.fit(temperatures,outputs)

#預測在25°C時的輸出

predicted_output=model.predict(np.array([25]).reshape((-1,1)))

#調(diào)整溫度補償參數(shù)

#假設調(diào)整命令格式為：set_temp_compensation<slope><intercept>

ser.write(f'set_temp_compensation{model.coef_[0]}{ercept_}'.encode('utf-8'))通過以上步驟，我們可以確保力矩傳感器在校準后能夠提供準確、可靠的力矩測量，無論是在零點、滿量程還是在不同溫度條件下。4力矩傳感器的標定方法4.1標定的理論基礎力矩傳感器的標定是確保其測量精度和可靠性的關鍵步驟。標定過程涉及建立傳感器輸出信號與實際力矩之間的關系，通常通過數(shù)學模型來描述這種關系。最基礎的標定模型是線性模型，即傳感器輸出與力矩成正比關系。更復雜的模型可能包括非線性項、溫度補償項等，以提高在不同條件下的測量精度。4.1.1線性標定模型線性標定模型可以表示為：y其中，y是傳感器的輸出信號，x是實際力矩，m是斜率（靈敏度），b是截距（零點偏移）。4.1.2非線性標定模型對于非線性傳感器，模型可能更復雜，例如多項式模型：y4.2使用標準力矩源進行標定使用標準力矩源進行標定是最直接和準確的方法。標準力矩源可以是已知精度的力矩扳手、力矩臺或力矩標準機。通過在傳感器上施加一系列已知力矩，記錄傳感器的輸出，可以建立力矩與輸出信號之間的關系。4.2.1示例：線性標定假設我們有以下數(shù)據(jù)點，表示在不同力矩下傳感器的輸出：力矩(Nm)傳感器輸出(mV)033.144.1我們可以使用最小二乘法來擬合這些數(shù)據(jù)點，找到最佳的線性模型參數(shù)。importnumpyasnp

#已知力矩和傳感器輸出

torques=np.array([0,1,2,3,4])

outputs=np.array([0.1,1.1,2.1,3.1,4.1])

#使用numpy的polyfit函數(shù)進行線性擬合

coefficients=np.polyfit(torques,outputs,1)

m,b=coefficients

print(f"斜率(m)={m},截距(b)=")4.2.2示例：非線性標定如果傳感器的輸出與力矩之間的關系是非線性的，我們可以使用多項式擬合來找到最佳模型。#假設非線性數(shù)據(jù)點

torques=np.array([0,1,2,3,4])

outputs=np.array([0.1,1.5,3.1,5.2,7.5])

#使用numpy的polyfit函數(shù)進行二次多項式擬合

coefficients=np.polyfit(torques,outputs,2)

a0,a1,a2=coefficients

print(f"截距(a0)={a0},斜率(a1)={a1},二次項系數(shù)(a2)={a2}")4.3多點標定技術(shù)多點標定技術(shù)涉及在多個力矩點上進行標定，以提高模型的精度。這些點應該覆蓋傳感器的整個工作范圍，包括最小和最大力矩值。通過多點標定，可以更準確地捕捉傳感器的非線性特性。4.3.1示例：多點標定假設我們有以下在不同力矩點上的數(shù)據(jù)：力矩(Nm)傳感器輸出(mV)00.111.5510.1613.0716.2819.5923.11026.8我們可以使用這些點來擬合一個更復雜的模型，例如三次多項式。#使用numpy的polyfit函數(shù)進行三次多項式擬合

coefficients=np.polyfit(torques,outputs,3)

a0,a1,a2,a3=coefficients

print(f"截距(a0)={a0},斜率(a1)={a1},二次項系數(shù)(a2)={a2},三次項系數(shù)(a3)={a3}")4.4在線標定與離線標定在線標定是指在機器人運行過程中進行的標定，可以實時調(diào)整傳感器的參數(shù)以適應環(huán)境變化。離線標定則是在機器人不工作時進行的，通常在實驗室條件下完成，以確保初始精度。4.4.1在線標定在線標定通常需要傳感器具有自學習或自適應能力，能夠根據(jù)實時測量數(shù)據(jù)調(diào)整其模型參數(shù)。這可能涉及到復雜的算法，如卡爾曼濾波器，用于估計和更新模型參數(shù)。4.4.2離線標定離線標定是在控制條件下進行的，確保了標定過程的準確性和可重復性。通過在一系列已知力矩下測量傳感器輸出，可以建立一個穩(wěn)定的模型，用于后續(xù)的測量和控制。4.5結(jié)論力矩傳感器的標定是確保其在工業(yè)機器人應用中準確測量力矩的關鍵步驟。通過理論基礎的理解、使用標準力矩源進行標定、多點標定技術(shù)的應用以及在線與離線標定的選擇，可以顯著提高傳感器的測量精度和可靠性。上述示例展示了如何使用Python和numpy庫進行線性、非線性以及多點標定，為實際應用提供了具體的操作指南。5校準與標定的注意事項5.1傳感器安裝的正確性在工業(yè)機器人中，力矩傳感器的安裝正確性是確保其準確測量的關鍵。傳感器的安裝位置、方向以及與機械結(jié)構(gòu)的耦合方式都會直接影響到測量結(jié)果。例如，如果傳感器安裝在非剛性連接上，外部振動或機械應力可能會導致測量誤差。為了確保安裝正確，以下幾點需要特別注意：安裝位置：力矩傳感器應安裝在能夠準確反映力矩變化的位置，通常是在關節(jié)或執(zhí)行器附近。安裝方向：確保傳感器的敏感軸與需要測量的力矩方向一致，避免橫向力或剪切力對測量的影響。緊固件選擇：使用適當?shù)木o固件，如螺栓，確保傳感器牢固安裝，同時避免因緊固件的應力集中而影響測量。5.2環(huán)境因素的影響環(huán)境因素，如溫度、濕度和電磁干擾，對力矩傳感器的性能有顯著影響。例如，溫度變化可能會導致傳感器材料的膨脹或收縮，從而影響其靈敏度和零點。為了減少環(huán)境因素的影響，可以采取以下措施：溫度補償：使用溫度傳感器監(jiān)測環(huán)境溫度，并通過軟件算法對力矩傳感器的輸出進行溫度補償。屏蔽與隔離：在傳感器周圍使用金屬屏蔽，減少電磁干擾的影響。同時，確保傳感器與電源線、信號線等隔離，避免信號串擾。定期檢查環(huán)境條件：在傳感器的使用環(huán)境中，定期檢查溫度、濕度等條件，確保它們在傳感器的工作范圍內(nèi)。5.3定期校準的重要性力矩傳感器在長期使用過程中，由于磨損、老化或環(huán)境變化，其測量精度可能會逐漸下降。定期校準是確保傳感器持續(xù)準確測量的必要步驟。校準過程通常包括零點校準和靈敏度校準，以調(diào)整傳感器的輸出與實際力矩之間的關系。5.3.1零點校準零點校準的目的是在沒有外力作用時，將傳感器的輸出調(diào)整到零。這可以通過以下步驟實現(xiàn)：傳感器靜置：確保傳感器處于靜止狀態(tài)，沒有外力作用。讀取輸出：記錄傳感器的輸出值。調(diào)整零點：通過軟件或硬件調(diào)整，將記錄的輸出值設置為零。5.3.2靈敏度校準靈敏度校準的目的是調(diào)整傳感器的輸出與實際力矩之間的比例關系。這通常需要使用已知力矩的標準源進行：施加標準力矩：使用標準力矩源，如精密力矩扳手，對傳感器施加已知力矩。記錄輸出：記錄傳感器在標準力矩下的輸出值。計算靈敏度：根據(jù)標準力矩和傳感器輸出值，計算傳感器的靈敏度。調(diào)整靈敏度：通過軟件或硬件調(diào)整，確保傳感器的輸出與實際力矩成正比。5.3.3示例：力矩傳感器的零點與靈敏度校準假設我們有一個力矩傳感器，其輸出電壓與力矩之間的關系為線性。在零點校準時，傳感器在無外力作用下的輸出電壓為0.5V。在靈敏度校準時，當施加1Nm的力矩時，傳感器的輸出電壓為1.5V。#力矩傳感器校準示例

classTorqueSensor:

def__init__(self,zero_offset=0.5,sensitivity=1.0):

self.zero_offset=zero_offset

self.sensitivity=sensitivity

defread_voltage(self):

#假設這是讀取傳感器電壓的函數(shù)

return1.5#示例中施加1Nm力矩時的電壓

defcalibrate_zero(self):

#讀取零點電壓

zero_voltage=self.read_voltage()

#調(diào)整零點偏移

self.zero_offset=zero_voltage

defcalibrate_sensitivity(self,known_torque,known_voltage):

#計算靈敏度

self.sensitivity=(known_voltage-self.zero_offset)/known_torque

#創(chuàng)建傳感器實例

sensor=TorqueSensor()

#零點校準

sensor.calibrate_zero()

#靈敏度校準，假設已知力矩為1Nm，已知電壓為1.5V

sensor.calibrate_sensitivity(1,1.5)

#輸出校準后的參數(shù)

print(f"零點偏移:{sensor.zero_offset}V")

print(f"靈敏度:{sensor.sensitivity}V/Nm")在這個示例中，我們首先創(chuàng)建了一個TorqueSensor類，用于模擬力矩傳感器的行為。通過calibrate_zero和calibrate_sensitivity方法，我們分別進行了零點和靈敏度的校準。最后，輸出了校準后的零點偏移和靈敏度參數(shù)，以驗證校準的效果。6力矩傳感器校準與標定的案例分析6.1案例1：機器人關節(jié)力矩傳感器的校準6.1.1校準原理機器人關節(jié)力矩傳感器的校準主要是為了確保傳感器輸出的力矩值與實際施加的力矩值相匹配。校準過程通常涉及使用已知力矩值的標準設備，如力矩扳手，來測試傳感器的響應。通過比較傳感器的輸出與標準設備的讀數(shù)，可以調(diào)整傳感器的參數(shù)，以提高其測量精度。6.1.2校準步驟準備標準設備：選擇一個力矩范圍覆蓋傳感器測量范圍的力矩扳手。安裝傳感器：將力矩傳感器安裝在機器人關節(jié)上，確保安裝正確無誤。施加力矩：使用力矩扳手在傳感器上施加一系列已知的力矩值。記錄數(shù)據(jù)：記錄下傳感器在每個力矩值下的輸出。數(shù)據(jù)分析：使用數(shù)據(jù)分析方法，如線性回歸，來確定傳感器輸出與實際力矩之間的關系。參數(shù)調(diào)整：根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整傳感器的校準參數(shù)，如增益和偏移。重復測試：再次施加力矩，驗證校準后的傳感器輸出是否準確。6.1.3示例代碼假設我們使用Python進行數(shù)據(jù)分析，以下是一個簡單的線性回歸示例，用于校準力矩傳感器：importnumpyasnp

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

#已知力矩值（標準設備讀數(shù)）

known_torques=np.array([0,1,2,3,4,5])

#傳感器輸出值

sensor_outputs=np.array([0.1,1.2,2.3,3.4,4.5,5.6])

#創(chuàng)建線性回歸模型

model=LinearRegression()

#重塑數(shù)據(jù)以適應模型

known_torques=known_torques.reshape(-1,1)

sensor_outputs=sensor_outputs.reshape(-1,1)

#訓練模型

model.fit(known_torques,sensor_outputs)

#輸出模型參數(shù)

gain=model.coef_[0][0]

offset=ercept_[0]

print(f"增益:{gain},偏移:{offset}")6.1.4解釋在上述代碼中，我們首先導入了必要的庫，然后定義了已知的力矩值和傳感器的輸出值。使用LinearRegression模型進行訓練，以找到力矩值與傳感器輸出之間的線性關系。模型訓練完成后，我們輸出了增益（斜率）和偏移（截距），這些參數(shù)可以用于校準傳感器。6.2案例2：末端執(zhí)行器力矩傳感器的標定6.2.1標定原理末端執(zhí)行器力矩傳感器的標定是通過一系列測試來確定傳感器的特性，包括其靈敏度、線性度和重復性。標定過程通常涉及在不同的力矩點上施加力矩，記錄傳感器的輸出，并使用這些數(shù)據(jù)來創(chuàng)建一個力矩-輸出的轉(zhuǎn)換函數(shù)。6.2.2標定步驟準備測試設備：確保有精確的