Ultra Low-Noise FPGA-Based Six-Axis Optical Force–Torque Sensor: Hardware and Software
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present the novel hardware and software architecture of a smart optical force–torque sensor. The proposed configurable, modular, and compact electronics lead to performance characteristics that cannot be reached by currently available sensors: ultra-low noise with average noise power spectral density of 15 nV/$\sqrt{\text{Hz}}$over a signal bandwidth of 500 Hz, a resolution of 0.0001% full scale at a 95% confidence level, and a hardware latency of less than 100$\mu$s. Performance is achieved by local synchronized oversampling of the sensor's optical transducers and parallel hardware processing of the sensor data using a field-programmable gate array (FPGA). The FPGA's reconfigurability provides for easy customization and updates; for example, by increasing the FPGA system clock rate to a maximum of 160 MHz, latency can be decreased to 50$\mu$s, limited by the current analog-to-digital converter. Furthermore, the approach is generic and could be duplicated with other types of transducers. An inertial measurement unit and a temperature sensor are integrated into the sensor electronics for gravity, inertia, and temperature compensations. Two software development kits that allow for the use of the sensor and its integration into the robot operating system have been developed and are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».