随着机器人技术的发展,人机交互场景中柔性传感器的需求越来越多。针对大面积的机器人皮肤设计,传统阵列式传感器内部刚性元件和导线的分布导致传感器柔软性和伸展性降低,非侵入式电阻抗成像技术设计的柔性传感器能够避免这些缺点。电阻抗成像技术通过安装在传感区域边界的电极采集数据重建传感区域内部的阻抗图像,从阻抗图像就可以识别出传感区域的接触位置,但电阻抗成像存在成像分辨率较低和计算时间较长等问题。本文提出基于支持向量机的柔性传感器位置检测方案,通过支持向量机方法建立传感区域边界的阻抗数据与接触位置间的映射关系;离线训练的分类模型能够在毫秒内计算出接触位置标签,明显提高柔性传感器的时间分辨率和准确率。本文主要研究内容如下:1.阐述柔性传感器应用背景和研究意义,介绍柔性传感器的研究现状和电阻抗成像技术的历史渊源,重点介绍柔性传感器的发展过程。针对课题组前期设计的柔性传感器检测准确率较低和实时性较差的问题,提出本文的总体研究框架。2.提出柔性传感器检测模型,并详细介绍柔性传感器检测原理,包括电阻抗成像算法和支持向量机算法。电阻抗成像算法包括正问题和逆问题;支持向量机通过拉格朗日优化方法得到最优分类超平面,可以有效提高柔性传感器的准确率。3.以高精度阻抗采集芯片AD5933为核心设计数据采集平台,结合软件设计搭建实时成像系统。为了验证实时成像系统的有效性,进行了典型的水槽实验。实验结果表明,数据采集平台稳定,数据波动范围在±0.06%内,并且由成像结果能够直观显示物体位置以及区分物体的材料和大小。4.以碳纳米管和聚氨酯泡沫为原料制备柔性导电材料,设计柔性传感器物理模型。为了测试柔性传感器的实际性能,进行了位置检测实验。实验结果表明,柔性传感器能够有效检测目标物体位置,平均位置误差为0.72cm,准确率达到88.75%,时间分辨率为2.01s,证明了柔性传感器设计方案的有效性。5.为了提高柔性传感器的时间分辨率和检测准确率,将支持向量机引入柔性传感器的设计中。在柔性传感区域内划分网格,以阻抗数据作为特征,训练分类模型,并进行位置检测实验。实验结果表明,柔性传感器的位置检测准确率达到93.81%,时间分辨率为1.20s。支持向量机方法能够有效提升柔性传感器的检测性能,为柔性传感器设计方案提供了新的思路。