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Force Calibration and Prediction of Soft Stretch Sensor Based on Deep Learning

校准 均方误差 电容感应 计算机科学 刚度 可穿戴计算机 万能试验机 均方根 模拟 人工智能 声学 电气工程 工程类 物理 数学 结构工程 材料科学 嵌入式系统 统计 极限抗拉强度 操作系统 冶金
作者
Luying Feng,L. Gui,Zehao Yan,Linfan Yu,Canjun Yang,Wei Yang
标识
DOI:10.1109/icarm58088.2023.10218756
摘要

Soft stretch sensors are increasingly used in wearable devices and flexible exoskeleton. This paper presents a novel sensing-actuation integrated unit for elastic tension transmission and force estimation. The unit consists of a capacitive sensor, four elastic bands, which can provide enough stiffness, and two stretchable paper-cut fabric shielding layers, which can greatly shield the external interference. The mechanical and electrical properties of the unit were tested on a universal material testing machine and then a simulation test platform was designed to generate the sine curve with different travels and stretch rates. A great amount of data with a total of 35 cases were collected to train our models. Results demonstrated mean square error (MSE) less than 0.21 N 2 , normalized root mean square error (NRMSE) less than 1.7% for the selected calibration model, and MSE less than 0.28 N 2 , NRMSE less than 2.0% for the selected prediction model. Our unit together with its calibration and prediction methods in this paper holds great promise in applications such as lightweight flexible exoskeletons.
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