摘要：设计并研制了一种基于LP21模式的新型光纤弯曲传感器。该传感器通过检测敷设于弹性基片上的光纤所传输的LP21模式光斑图像的旋转,实现对弯曲值的高精度测量。运用光纤耦合模理论和弹光效应求解LP21的模方程,证明该模式具有弯曲无关和扭转线性的特性,并检验了光纤弯曲传感器对不同结构参数和环境温度下的性能。实验结果与理论分析相吻合,证实该传感器具有较大的线性动态范围,温度稳定性高,且能辨识弯曲方向。

摘要：针对动态测量关节角度的需要,本文设计了两种手指运动姿态监测方法.第1种方法是通过基于MEMS技术的三轴加速度计ADXL330对近侧指间关节的运动姿态进行监测.ADXL330是通过每一敏感轴所感知的重力加速度分量来实现这一功能.为验证该方法的可行性,设计了步进电机控制的能在竖直平面内转动的装置.对比传感器的输出和电机转动的角度,结果表明:动态条件下,其绝对误差为1°~3°,相对误差为2%~6%.第2种方法是通过弯曲传感器在弯曲时输出电阻的变化来监测手指的运动姿态.实验结果表明:在一定的允许误差范围内,三轴加速度计ADXL330和弯曲传感器都能用于监测手指运动姿态.

摘要：利用光纤熔融拉锥技术,对一种中心对称、具有较大芯间距的多芯光纤进行了优化。融锥后的光纤具有倏逝场强、传感灵敏度高的特点,但由于其柔韧性差难于用作弯曲传感测量。本文设计了一种柔性传感器,使优化后的融锥光纤可用于弯曲传感测量。利用超模耦合理论对优化后多芯光纤传感器的透射谱进行了分析,并对其弯曲传感特性进行了实验研究。实验结果表明,该柔性融锥光纤传感器的干涉条纹与弯曲曲率有很好的线性关系。优化后的融锥光纤弯曲传感器的灵敏度为2.90 nm/m^(−1)。

摘要：软体机器人具有人机共融性好等特点,在人机协作领域得到了广泛的发展。以液态金属为传感介质,以内部具有微流道的弹性硅胶材料作为液态金属载体,设计了一种可以检测大挠度弯曲变形的柔性传感器。利用整体打印的双材料圆弧放大结构,将被测物体的弯曲变形转化为外侧硅胶微流道的拉伸变形,从而改变液态金属电阻实现对大挠度弯曲变形的检测。实验结果表明:该柔性弯曲传感器具有变形适用范围大,重复性高、动态响应好等优点,在软体机器人领域具有广泛的应用前景。

摘要：设计了一种基于弯曲传感器的机器人手势控制系统。该控制系统采用开放原始代码的Arduino UNO R3作为主控板,将手指的姿态变化通过弯曲传感器的电压变化输入到主控板内。利用移动平均滤波算法和阈值方法对弯曲传感器的原始输入信号进行处理后,将主控板的输出信号转换为舵机的控制信号,从而用来驱动机器人的运动,实现了利用手指动作控制机器人的目的。实验证明,该方法可以实时可靠地控制机器人的运动,并且准确度很高。

摘要：为了研究弯曲长周期光子晶体光纤光栅传感器谐振波长漂移量与光栅弯曲形变的关系,采用耦合模理论和计算机模拟方法进行了理论计算和仿真研究,推导出弯曲光子晶体光纤长周期光栅谐振波长表达式,设计了一般弯曲长周期光子晶体光纤光栅传感器系统模型,分析了弯曲长周期光子晶体光纤光栅传感器的基本工作原理,并计算了长周期光子晶体光纤光栅弯曲曲率、光栅有效折射率和谐振波长与弯曲应变的关系。结果表明,随着光栅弯曲形变的增加,光栅的曲率会增加,光栅传感器的谐振波长漂移量会增加,光栅每发生1με变化,光栅谐振波长的漂移量变化0.014nm。

摘要：针对将功能性电刺激应用于贲门失弛缓症及术后反流的治疗需要,设计了一种基于ZigBee通信的自启动食管起搏系统.系统采用ZigBee通信技术和双相压控恒流源技术进行设计,实现了植入式刺激器和外部遥控设备之间的双向通信,保证脉冲参数实时可调.同时,系统前端安装弯曲传感器,采集吞咽信号,自动启动体内刺激器.此外,系统利用MSP430F149超低功耗模式和ZigBee定时唤醒技术实现了植入式设备的低功耗要求.在不同的通信距离下对系统进行测试,证明了ZigBee通信的可行性.对5名受试者进行吞咽信号采集与处理实验,结果显示,系统可以100%检测到受试者吞咽引起的电压变化.利用高精度示波器和万用表对系统生成的刺激脉冲的强度、频率、脉宽性能指标进行测试,数据分析结果表明,实际测量值与理论值相对误差均小于2.08%.利用食管起搏器对家兔食管进行单点电刺激,结果显示一定幅值的刺激脉冲能引起食管的有效收缩,验证了设计原理的正确性和系统的可行性.

摘要：为实现仿人手的集成化、智能化、轻量化,采用微型电机与蜗轮盘结合的绳驱方式,通过3D打印制作了与人手尺寸1∶1,总质量为300 g的仿人手样机。采用蜗轮与绳驱组合的方式实现了仿人手在小体积下具有较大的输出力和较高的安全性。通过复位弹力绳与驱动钢丝绳在蜗轮盘上逆向缠绕方式,降低了驱动过程中阻力,提高了手指有效输出力。然后,对仿人手的自适应抓取进行了研究,结果表明,通过采用弯曲传感器和压力传感器联合控制的方式,可以有效实现对不同大小物体的尺寸预估以及期望力的动态调节,并实现稳定抓取。

摘要：文章介绍了以ARM9芯片S3C2440为平台的数据手套及其手语识别系统的设计与实现.首先给出了利用弯曲传感器和三轴加速传感器组成的数据手套的整体架构设计;其次,描述了采用FLX-03传感器的手指弯曲度模块、采用ADXL345传感器的手部动作模块、USB通讯模块的实现以及与Mini2440开发板的连接方法;最后,给出了基于该数据手套的一个手语识别系统,该系统界面友好,功能实用、扩展性强、手语识别效率高,可添加更多的手势语,能很好地识别简单的手语.

摘要：为了方便与听力、语言残障人士的交流,设计与实现以cc2541为平台的数据手套与手机的手语识别系统。数据手套采用弯曲传感器检测手指弯曲度,采用MPU6050采集手部的动作,数据处理后通过蓝牙4.0发送给手机。采用PCA的特征选择算法进行手语识别,功能实用、能很好地识别简单的手语。