形状约束反演

摘要　柔性压阻触觉阵列在恒定压力下的读数会持续缓慢上升（黏弹性蠕变，本文称时漂）。本文节选并完整写出该补偿算法中纯粹抗蠕变的部分——一层严格因果的在线算法，输入是每帧的时间戳与 $n$ 通道显示值，输出是同维的补偿后显示值。算法的第一道工序不是估计蠕变，而是先把加载瞬态从数据里算掉：用一个 $\sigma$ 归一化的短滞后电平差判据在 23 帧内发现载荷变化、并回溯到真实加载沿；用一条已标定的归一化加载形状 $f(\tau)$ 在 $\tau_d$=0.21.0 s 处做电平域最小二乘反演，把「5 s 才会到的最终电平」$\hat A$ 直接算出来；再用一个速率受限的单调滑行器把显示在 0.60.8 s 内送到 $\hat A$ 上停住。第二道工序才是蠕变本身：以受载通道归一化残差的中位数为共识 $g$、以过原点增量最小二乘给出逐通道增益 $\gamma_i$，按 $\gamma_iA_ig$ 逐通道扣除，末尾用输出封顶保证界面不为负。全部 13 份实采录制（恒载 9 组 + 变载实录 4 份）上，本算法把慢相段时漂从 11.76% 压到 1.20%，把首次加载的平稳时刻从现役方案的 3.82 s 压到 0.55 s，同时保持空载段逐帧等于输入、台阶在变载瞬间完整透传。这些数字不是免费的，本文把拟合实机数据过程中做过的每一项取舍按「问题—量化依据—选择—代价」写成台账：时间轴量化迫使形状锚点定在 0.20 s；形状先验的跨工况误差（1331%）迫使引入六类工况分类；先验误差会直接变成平台静态偏置（实测 +4.9%），消掉它要用「平台绝对平」去换（慢相段时漂 1.20%→1.42%，或 2.40%）；取消现役方案的 2.5 s 确认窗与 6 s 抑制窗换来响应速度，代价是 epoch 数变成 1.6~1.7 倍。实测结论是明确的：本算法在单次加载/长保压类工况上全面优于现役方案，在多次变载的实录类工况上仍劣于它（全程最大偏差中位 4583 ADC vs 1889 ADC），因此当前不应替换现役实现。 关键词　触觉阵列；黏弹性蠕变补偿；形状约束反演；在线估计；变载检测；鲁棒中位；严格因果 1 引言 1.1 要压住的量：与载荷成比例、且看不见尽头 柔性压阻阵列的零点与灵敏度都会缓慢变化。工程上常把这类变化笼统称作「漂移」，但其中至少有两种性质完全不同的东西：零漂是无负载时读数偏离零点，属加性基线偏移；**时漂（蠕变）**是恒定压力下读数继续上升，来自压敏材料的黏弹性蠕变，其增量与当前载荷成比例，不具备可加的基线形式。把两者当成同一个量处理，会得到一个看起来能跑、却在两者主导区间互相破坏的补偿器：用基线估计去治蠕变，会在保压段把蠕变当成基线抬走，系统性欠报；用比例模型去治零漂，则会在空载段凭空产生扣除。 ...