用MATLAB和C语言玩转六维力传感器数据解析

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@小白创作中心

用MATLAB和C语言玩转六维力传感器数据解析

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CSDN

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来源

https://blog.csdn.net/shuimujieming/article/details/137015352

https://blog.csdn.net/weixin_42527665/article/details/141613408

https://finance.sina.com.cn/roll/2024-11-09/doc-incvmmiu3134816.shtml

https://blog.csdn.net/weixin_55188463/article/details/140295082

https://www.sohu.com/a/778641209_121880839

https://blog.csdn.net/2301_79503228/article/details/138118817

https://www.vector.com/cn/zh/products/products-a-z/software/canape/canape-application-areas/

http://cn.ijemnet.com/article/doi/10.1088/2631-7990/ab7ae6

https://www.showapi.com/news/article/679268274ddd79f11a31682d

六维力传感器在机器人领域发挥着至关重要的作用，被誉为机器人的“触觉神经”。它能够同时测量三个空间方向上的力（Fx、Fy、Fz）和绕这三个轴的力矩（Mx、My、Mz），为机器人提供细腻且精准的力感知能力。在人形机器人中，六维力传感器通常安装于手腕、脚腕或足底等部位，用于提升手部操作灵活性和行走稳定性。

六维力传感器的核心性能指标包括量程、过载能力、分辨率、重复精度、串扰和准度等。其技术难点主要集中在动态响应、机械过载保护、温度稳定性、信号处理及交叉干扰解耦等方面。

六维力传感器的数据解析是实现其功能的关键环节。传感器直接测量得到的是六个方向的力和力矩值，但这些原始数据受到多种因素的影响，如传感器零点漂移、温度变化、机械结构变形等。因此，需要通过数据解析算法对原始数据进行处理，以获得准确的力和力矩信息。

数据解析原理

六维力传感器的数据解析通常包括以下几个步骤：

零点补偿：由于传感器在无外力作用时也会有微小的输出，因此需要对每个通道的零点值进行测量和补偿。零点值可以通过在无外力作用下多次采样并求平均值得到。
温度补偿：温度变化会影响传感器的输出特性，因此需要根据温度传感器的读数对力和力矩值进行补偿。这通常通过建立温度与输出的关系模型来实现。
交叉耦合补偿：由于传感器的机械结构和应变片的布局，不同方向的力和力矩之间可能存在交叉耦合效应。这需要通过解耦矩阵来消除。
标定：通过在已知力和力矩条件下对传感器进行标定，可以建立传感器输出与实际力和力矩之间的关系。这通常通过最小二乘法等数学方法来实现。

MATLAB应用

MATLAB是一种强大的数学计算和数据分析工具，非常适合用于六维力传感器的数据解析。以下是一个使用MATLAB进行六维力传感器数据解析的示例：

% 读取传感器数据
data = csvread('sensor_data.csv');

% 提取各个通道的数据
Fx = data(:,1);
Fy = data(:,2);
Fz = data(:,3);
Mx = data(:,4);
My = data(:,5);
Mz = data(:,6);

% 零点补偿
Fx = Fx - mean(Fx(1:100));
Fy = Fy - mean(Fy(1:100));
Fz = Fz - mean(Fz(1:100));
Mx = Mx - mean(Mx(1:100));
My = My - mean(My(1:100));
Mz = Mz - mean(Mz(1:100));

% 温度补偿（假设温度数据在第7列）
temp = data(:,7);
temp_coeff = [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06]; % 温度系数
Fx = Fx - temp * temp_coeff(1);
Fy = Fy - temp * temp_coeff(2);
Fz = Fz - temp * temp_coeff(3);
Mx = Mx - temp * temp_coeff(4);
My = My - temp * temp_coeff(5);
Mz = Mz - temp * temp_coeff(6);

% 交叉耦合补偿
coupling_matrix = [1, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05;
                   0.01, 1, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06;
                   0.02, 0.03, 1, 0.05, 0.06, 0.07;
                   0.03, 0.04, 0.05, 1, 0.06, 0.07;
                   0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 1, 0.08;
                   0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 1];
sensor_data = [Fx, Fy, Fz, Mx, My, Mz];
compensated_data = sensor_data * coupling_matrix;

% 数据可视化
figure;
subplot(2,3,1);
plot(Fx);
title('Fx');
subplot(2,3,2);
plot(Fy);
title('Fy');
subplot(2,3,3);
plot(Fz);
title('Fz');
subplot(2,3,4);
plot(Mx);
title('Mx');
subplot(2,3,5);
plot(My);
title('My');
subplot(2,3,6);
plot(Mz);
title('Mz');

C语言实战

在实际应用中，六维力传感器的数据通常需要通过嵌入式系统进行实时读取和处理。以下是一个使用C语言读取NET F/T 9105-NETBA六维力传感器数据的实战项目：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <unistd.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <sys/socket.h>

#define SERVER_IP "192.168.1.100"
#define SERVER_PORT 5000

int main() {
    int sockfd;
    struct sockaddr_in serv_addr;
    char buffer[1024];
    float data[6];

    // 创建socket
    sockfd = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0);
    if (sockfd < 0) {
        perror("socket creation failed");
        exit(EXIT_FAILURE);
    }

    memset(&serv_addr, 0, sizeof(serv_addr));
    serv_addr.sin_family = AF_INET;
    serv_addr.sin_port = htons(SERVER_PORT);
    serv_addr.sin_addr.s_addr = inet_addr(SERVER_IP);

    while (1) {
        // 发送请求
        sendto(sockfd, "GET_DATA", strlen("GET_DATA"), 0, (struct sockaddr *)&serv_addr, sizeof(serv_addr));

        // 接收数据
        recvfrom(sockfd, buffer, 1024, 0, NULL, NULL);

        // 解析数据
        memcpy(data, buffer, sizeof(float) * 6);

        // 打印数据
        printf("Fx: %f, Fy: %f, Fz: %f, Mx: %f, My: %f, Mz: %f\n", data[0], data[1], data[2], data[3], data[4], data[5]);

        // 延时100ms
        usleep(100000);
    }

    close(sockfd);
    return 0;
}