Soft Acoustic Curvature Sensor: Design and Development

要約

この論文では、新しい Soft Acoustic Curvature (SAC) センサーを紹介します。
SAC には統合されたオーディオ コンポーネントが組み込まれており、柔軟な構造内に音響チャネルを備えています。
チャネルの一端にあるスピーカーによって生成された基準音波は伝播し、もう一方のチャネル端にあるマイクロフォンによって受信されます。
私たちのこれまでの研究では、音響波のエネルギー散逸が音響チャネルの変形に応じて変化することが明らかになり、曲げによる大きな変形が可能な新しいチャネルの設計につながりました。
次に、機械学習 (ML) モデルを使用して、チャネル変形とサウンド変調の間の複雑なマッピングを確立します。
曲率検出の精度を高めるために、さまざまな音の周波数と ML モデルが評価されました。
柔らかい素材と 3D プリンティングを使用して構築されたセンサーは実験的に検証され、曲率 0 ～ 60 m-1 の範囲で曲率測定誤差が 3.5 m-1 以内に収まりました。
これらの結果は、曲率を推定するための提案された方法の有効性を示しています。
SAC センサーは、その柔軟な構造により、連続体マニピュレーター、ソフト グリッパー、ウェアラブル デバイスの形状測定など、ソフト ロボティクスへの応用の可能性を秘めています。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel Soft Acoustic Curvature (SAC) sensor. SAC incorporates integrated audio components and features an acoustic channel within a flexible structure. A reference acoustic wave, generated by a speaker at one end of the channel, propagates and is received by a microphone at the other channel’s end. Our previous study revealed that acoustic wave energy dissipation varies with acoustic channel deformation, leading us to design a novel channel capable of large deformation due to bending. We then use Machine Learning (ML) models to establish a complex mapping between channel deformations and sound modulation. Various sound frequencies and ML models were evaluated to enhance curvature detection accuracy. The sensor, constructed using soft material and 3D printing, was validated experimentally, with curvature measurement errors remaining within 3.5 m-1 for a range of 0 to 60 m-1 curvatures. These results demonstrate the effectiveness of the proposed method for estimating curvatures. With its flexible structure, the SAC sensor holds potential for applications in soft robotics, including shape measurement for continuum manipulators, soft grippers, and wearable devices.

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