项目介绍

触觉传感器是一种能够获取被接触物体属性的设备。可以包括物体材质，纹理，表面温度，粗糙度甚至重量等。Vision-based 触觉传感器利用相机捕捉接触面的变形作为触觉信息。Taxel-based 触觉传感器由多个触觉感应单元（Taxel）组成，能够采集接触时周围一定范围内的力分布信息。本项目结合了Vision-Based高分辨率和Taxel-Based柔性易集成等特点。刚接触物体时，通过少量的观测数据+先验知识，此时先验知识占主导；不断地触摸物体后，通过大量的观测数据+...

交互中的触觉信息采集——柔性触觉传感器根据机械手仿人抓取特性，具有多接触面（底、左、右）分布式结构——容易定位每个传感单元直径为3毫米，传感器厚度为0.8毫米柔性触觉传感器基于压阻式原理,通过测量力敏材料的电阻值变化检测各点的触觉力信息。每只传感器共有16个传感单元，实时采集人行走过程中的压力数据, 并上传到上位机显示和保存。

带有TanvasTouch技术的触摸屏是一种新型触觉渲染设备，使人们可以感受到纹理、边界和表面凸起等较为真实的理触感。静电吸引，这种新型的触摸屏可以对手指施加电场，对人的手指指尖产生吸引力。同时这种触摸屏还可以通过调整屏幕与手指指尖之间的吸引力的大小，来改变在屏幕表面上滑动的手指上的摩擦力。

现如今，由于各种疾病和意外事故频发，造成了非常大数量的下肢残疾的人群。正确的复健训练对下肢生理功能的恢复和改善起着至关重要的作用，但由于专业护理人员短缺等问题，患者往往错过最佳治疗时机。于是下肢外骨骼康复机器人应运而生。 现有的下肢外骨骼机器人基本都采用固定且单一的被动训练模式，不能针对每一个患者的生理特性以及行走特征进行针对性的康复训练，而且需要依赖拐杖或其他辅助工具才能帮助使用者实现稳定行走。 利用少量的LR 触觉数据和先验知识,预测出接触面的HR数据；获取接触面高分辨率数据的Ground Truth，从而使用低分辨率触觉序列恢复出高分辨率的接触面形状。

触觉速率约1.5KB/s，视频速率约0.84MB/s，触觉和视频丢包均为0%触觉平均延迟约8ms，视频平均延迟约16ms业务流间时间同步误差约-8ms（触觉延迟-视频延迟）