SaddleSense鞍形模块实现连续体机器人三维形状感知

Dong Heon Han等作者提出SaddleSense：一种3D打印热塑性聚氨酯（TPU）鞍形晶格模块，沿每条曲边各固定一个商用弯曲传感器，使传感器在各自通道内弯曲而非沿轴向跨越整段，从而把多轴形变转换为传感器曲率，且不把段长与传感器长度绑定。作者称每个四传感器模块可覆盖双轴弯曲、收缩与伸长，并用四路读数量化这三种形变模式；混合校准用学习模型将读数映射为分段常曲率（PCC）参数，并以基于物理的模型作为分布外输入的兜底。 作者在430 mm连续体上演示了含24个现成弯曲传感器的六模块原型。据其报告，数据驱动模型在训练集相似运动的留出样本上把末端RMSE降至13.2 mm（3.1%），在另行录制的试验中为15.8 mm（3.7%）；把每模块传感器从四个减到一个，末端误差接近增至三倍。该工作为arXiv预印本，尚未经同行评议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。