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介绍了一种新型的机器人柔性腕力传感器，其主要特点在于不仅可以进行快速的被动柔顺，同时可以测量传感器的运动部件相对于固定部件的运动状态以及受力情况。由于被动柔顺降低了定位精度，因而设计了锁紧装置完成传感器刚性和柔性两种状态的切换以适应不同的任务的需要。定义了柔性腕力传感器的运动学问题，并且推导了逆运动学问题。针对正运动学的解析表达式的复杂性，我们利用神经网络的非线性映射能力，采用BP神经网络对正运动学问题进行了求解，并且使用迭代方法提高了数值解的精度。最后，建立了包括上位机在内的信号检测与数据处理系统，将基