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相应地，最新两种系数在第十秒也发生了突变，表明抓握过程发生了意料之外的情况。由这一过程可以看出，第电发生滑移这一不稳定抓握状态能够很好地被这两种系数所检测到。

图2传感器性能表征如图2所示，类售分别对超材料结构应变传感器的拉伸和压缩性能进行表征。对仿生五指手和三指软抓手的一系列不稳定抓握状态的准确识别证实了算法的有效性，贵州公示表明超材料传感器和不稳定抓握状态识别算法在机器人感知和灵巧操作方面具有广阔的应用前景。在实际抓握过程中，最新由于机械手在第四秒抓握水杯，传感器的信号发生变化，导致两种系数发生变化。

超材料结构的引入一方面增加了传感的灵敏度，第电另一方面使传感器具有从压缩应变到拉伸应变的宽线性响应范围。后续将对传感器和算法进一步改进，类售使算法不仅能检测不稳定抓握发生的空间位置和程度等一系列详细信息，类售还可以控制机械手将不稳定抓握状态调整为稳定抓握状态。

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基于传感器实时监测的信号，最新本文还提出一种能够实时检测机器人不稳定抓握状态的通用算法。猫咪舔屁股的方式也是不同的，第电有的猫咪会舔几下，有的猫咪会连续舔。

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