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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于柔性压阻材料六维力传感器的刚、柔机械臂姿态测量装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119772954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510037976.4，技术领域涉及：B25J19/02；该发明授权一种基于柔性压阻材料六维力传感器的刚、柔机械臂姿态测量装置是由刘夏;苑烁;麻宏伟设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于柔性压阻材料六维力传感器的刚、柔机械臂姿态测量装置在说明书摘要公布了：本发明涉及机械臂姿态测量技术领域，公开了一种基于柔性压阻材料六维力传感器的刚、柔机械臂姿态测量装置，包括：柔性六维力传感器和蓝牙模块，柔性六维力传感器通过螺栓安装于机械臂的关节处，蓝牙模块安装于柔性六维力传感器内；柔性六维力传感器自上而下依次包括柔性顶盖、海绵垫、包封薄膜、柔性压阻单元、柔性印刷电路板和柔性底座，柔性压阻单元与蓝牙模块连接。机械臂姿态变化时，机械臂将外力传递到柔性六维力传感器上，柔性压阻单元受力产生响应，通过蓝牙模块输出电阻信号。本发明可以完成空间六维力的动态实时测量，对于刚、柔两种机械臂均可应用。通过柔性传感器完成机械臂的六维力监测，进而完成对机械臂的姿态测量。

本发明授权一种基于柔性压阻材料六维力传感器的刚、柔机械臂姿态测量装置在权利要求书中公布了：1.一种基于柔性压阻材料六维力传感器的刚、柔机械臂姿态测量装置，其特征在于，包括：柔性六维力传感器和蓝牙模块，所述柔性六维力传感器通过螺栓安装于机械臂的关节处，所述蓝牙模块安装于所述柔性六维力传感器内； 所述柔性六维力传感器包括柔性顶盖、海绵垫、力响应层和柔性底座； 所述柔性顶盖为圆环结构，所述柔性顶盖底部设有四个凸块，所述柔性底座为圆环结构，所述柔性底座顶部设有四个凹槽，所述凹槽与所述凸块相匹配形成互锁结构；所述海绵垫和力响应层设置于所述柔性顶盖与柔性底座之间； 所述力响应层包括包封薄膜、柔性压阻单元和柔性印刷电路板；所述柔性印刷电路板为设有四个U形凹槽的层状结构，所述柔性印刷电路板与所述柔性底座相匹配；所述柔性压阻单元粘贴于所述柔性印刷电路板的U形凹槽的顶部和侧部；所述包封薄膜用于将所述柔性压阻单元封装在所述柔性印刷电路板上；所述海绵垫设置于所述包封薄膜上，且所述海绵垫设置在所述柔性顶盖凸块间的空隙处；所述柔性压阻单元与所述蓝牙模块连接； 所述装置测量方法的具体步骤为： S1，采用六维力机械测试系统对柔性六维力传感器施加Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz六维力进行校准，用阻抗分析仪连接柔性压阻单元的接口以对输出的电阻信号进行采集； S2，将柔性六维力传感器通过螺栓安装于机械臂的关节处，使柔性六维力传感器的柔性顶盖和柔性底座与机械臂连接； S3，机械臂姿态变化，力通过机械臂传递给柔性压阻单元，柔性压阻单元通过蓝牙模块输出电阻信号； S4：根据输出的电阻信号计算机械臂运动时关节处实际的六维力； 所述步骤S4根据输出的电阻信号计算机械臂运动时关节处实际的六维力，包括： 重复多次步骤S1，得到校准数据，校准数据包括六维力和校准电阻信号，将校准数据分成训练集和测试集，利用训练集和测试集对深度神经网络模型进行训练和测试，得到训练后的深度神经网络模型，将输出的电阻信号输入至训练后的深度神经网络模型，得到输出结果为机械臂运动时关节处实际的六维力； 其中，深度神经网络模型的构建过程为： A41，对校准数据进行归一化处理，将校准数据缩放到[-1，1]范围内，根据下式进行归一化处理； 式中，x′i为输入第i个校准数据归一化处理后的数值，xi为输入第i个校准数据归一化处理前的数值，xmin为校准数据范围的最小值，xmax为校准数据范围的最大值； A42，在MATLAB中，使用layers函数来定义深度神经网络模型的架构； 构建一个具有12个输入节点和六个输出节点的网络，隐藏层激活函数选用ReLU函数： ReLU＝max0，xi； A43：用trainingOptions函数配置训练选项，训练选项包括学习率、迭代次数和验证集，使用trainNetwork函数训练深度神经网络模型； A44：将均方差作为深度神经网络模型的误差进行评价，计算式为： 式中：e为均方差，y为训练集中的第i个维度的输出，y为输出层的第i个维度的输出。

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