基于光纤布拉格光栅传感技术的二维轮廓触觉识别

光纤布拉格光栅探针法实现机器人手指二维表面轮廓重建，通过可伸缩探针将表面垂直位移转化为应变信号，利用波长偏移与距离的线性关系（R2＞0.95）进行量化检测。沿x轴扫描获取1D轮廓，再沿y轴步进扫描并全局拟合，最终实现0-5mm范围内0.28mm以下均方根误差的2D形貌重构。该方案兼具结构紧凑性和环境鲁棒性，为智能触觉感知提供新方法。

　　

周秦志|余有龙|董晓天|苗可欣|于千春|潘梅英|陈金哲

中国合肥工业大学仪器科学与光电工程学院，测量理论与精密仪器安徽省重点实验室，合肥230009

摘要

二维（2D）表面轮廓识别是触觉感知领域中的一个紧迫技术挑战。本研究提出了一种基于探针的方法，该方法利用光纤布拉格光栅（FBG）传感技术。一个集成了FBG应变传感器的可伸缩探针被嵌入到机器手的指尖，建立了FBG波长变化与接触点到参考平面的垂直距离之间的直接关系。探针沿x轴的连续运动能够获取一维（1D）轮廓轮廓，而随后沿y轴的逐步扫描和数据可视化有助于精确重建2D表面轮廓。实验结果表明，在0–5毫米范围内，FBG波长变化与距离之间存在强烈的线性相关性，决定系数R²＞0.95。在包括圆柱形、圆锥台形和球冠形在内的三种代表性表面上进行的实验验证表明，所有轮廓在可视化后都能被清晰识别，距离重建的均方根误差（RMSE）始终低于0.28毫米。这些结果证实了所提出的方法能够实现直观的2D轮廓识别，在触觉感知中具有巨大的应用潜力。

引言

触觉是人类感知外部信息的基本方式之一。皮肤中的各种机械感受器编码压力、振动和变形等刺激，并通过神经通路将这些信号传递到大脑皮层。这一过程使得人们能够识别物体的属性，包括形状、纹理和机械特性[1]，为人工触觉系统的发展提供了重要的理论基础。在开发智能机器手时，整合触觉感知和控制技术至关重要，因为触觉感知主要负责信息获取和识别，其结果直接影响决策和反馈控制[2]、[3]、[4]。作为触觉感知的关键任务，表面轮廓识别是物体形状识别的重要组成部分[5]。已经开发出基于不同物理原理的各种传感系统，包括视觉[6]、[7]、压电[8]、光电子[9]、霍尔效应[10]和摩擦电效应[11]、[12]。尽管这些方法具有高精度和高灵敏度，但它们经常遇到诸如传感器集成受限、易受环境干扰以及依赖复杂算法等局限性。由于光纤布拉格光栅（FBG）传感器体积小、易于集成、抗电磁干扰能力强且灵敏度高[13]、[14]，因此被广泛应用于智能触觉传感系统中[15]、[16]。

早期关于基于FBG的触觉表面轮廓识别的研究侧重于通过测量FBG结构与表面接触时的变形来识别物体形状[17]。后续的研究采用了与多轴机械杠杆耦合的探针，将表面高度变化转换为FBG的轴向应变，从而实现一维（1D）轮廓识别[18]。另一项研究开发了一种基于多芯光纤中的波长和空间分割复用光栅阵列的长度扩展三维（3D）形状传感器，通过测量沿光纤的分布应变来实现3D形状重建[19]。虽然这些方法可以在毫米量级的范围内实现表面轮廓识别，但其结构复杂性限制了它们在机器手中的集成。为了实现与机器手的集成，一些研究将触觉传感元件集成到机器手指结构中以实现表面感知。早期的一项工作探索了将FBG嵌入到软质机器手中，通过手指的变形来实现表面识别[20]，但这种方法不适用于刚性机器手。为了克服这一限制，随后开发了能够通过检测振动信号来区分不同表面纹理的刚性手指形状触觉传感器[21]。然而，这种方法仅限于纹理表面的识别，并且严重依赖于特定的指尖几何形状。另一项研究将FBG阵列集成到机器皮肤中，通过测量力和位置信息来实现纹理和盲文识别[22]；然而，这种方法需要复杂的传感器配置和复杂的算法。最近的研究表明，在硅橡胶中嵌入双轴光纤布拉格光栅（Bi-FBG）并将其集成到机器手中，可以识别二维（2D）平面轮廓[23]。尽管取得了这些进展，但将这些方法扩展到测量表面与参考平面之间距离变化较大的曲面仍然具有挑战性。基于上述研究，现有的基于FBG的表面轮廓传感方法通常可以分为两类。一类直接使用FBG传感器或基于FBG的结构来感知表面轮廓。这些方法能够检测轮廓变化较大的表面，但其传感结构往往复杂且难以集成到机器手指中，限制了它们在触觉交互中的使用。另一类将FBG传感器集成到机器手或手指中以实现触觉感知。然而，这些方法通常仅限于平面轮廓识别，而能够感知曲面的方法通常依赖于软质机器手或特殊形状的手指。为了解决这些限制，本研究介绍了一种基于探针的转换结构，将FBG传感器与机器手指集成在一起，实现表面轮廓感知，并提供了人类触觉感知的初步模拟。

本研究通过硅胶手指套将一种基于可伸缩探针的触觉传感设备集成到机器手的指尖。在测量过程中，探针直接接触待测表面，接触点与参考平面之间的距离变化会导致内部弹簧的压缩变化。由此产生的压缩会对硅胶手指套施加垂直负载，使嵌入在手指套内的FBG应变传感器产生轴向应变，并产生相应的波长变化，从而可以推导出距离参考平面的距离。通过沿x轴移动机器手，可以获得一维（1D）轮廓信息，而沿y轴的逐步扫描可以获取空间分布的波长变化数据，这些数据经过可视化后可以直观地感知2D表面轮廓。随后，将所有扫描获得的波长变化数据与相应的真实距离进行全局拟合，从而可以直接从波长变化预测出测量点到参考平面的距离。实验结果表明，在0–5毫米的距离范围内，FBG波长变化与距离之间的决定系数R²＞0.95。在圆柱形、圆锥台形和球冠形表面上进行的验证实验表明，2D轮廓在可视化后可以清晰区分，距离重建的均方根误差始终低于0.28毫米，证实了所提出方法的可行性和有效性。

章节片段

理论与方法

当温度恒定时，传输到FBG区域的宽带光的反射波长变化由轴向应变决定，可以表示为[24]：$\frac{\Delta {\lambda }_B}{{\lambda }_B}=(1-P_e)\epsilon =K_m\Delta \epsilon$其中，$\Delta {\lambda }_B$是波长变化，${\lambda }_B$是FBG的中心波长，$P_e$是有效弹性光学系数，$k_m$是FBG的应变灵敏度。

为了获取表面轮廓信息，设计了一种可伸缩探针型传感设备，如图1所示。

实验设置

用于验证所提出的基于探针的触觉传感方法表面轮廓识别能力的实验设置如图3所示。它包括一个机器手、一个基于探针的传感器、一个传感询问器、一台计算机和一个测试表面。传感询问器通过光纤提供宽带光源到FBG。经过布拉格衍射后，包含测量轮廓信息的光返回到传感设备

实验结果可视化

从各种表面样本的扫描中获得的$\Delta {\lambda }_B$使用Savitzky-Golay滤波进行处理，并在图6中进行了可视化。对于具有连续1D轮廓的测试表面，扫描结果显示出稳定且可重复的空间分布，表明在重复扫描过程中传感响应的一致性良好。与图5中的实际轮廓进行比较，确认过滤后的信号准确代表了每个表面的主要2D轮廓特征，表明

结论

本研究提出了一种用于机器手的可伸缩、基于探针的触觉传感方法。探针通过压缩将接触引起的垂直位移转换为嵌入硅胶皮肤中的FBG的应变，产生的波长变化与接触表面到参考平面的垂直位移之间存在线性关系，从而实现轮廓信息的定量获取。通过沿x轴移动探针，可以实现连续的一维（1D）轮廓测量

CRediT作者贡献声明

周秦志：撰写——原始草案，撰写——审阅与编辑，方法论，调查，形式分析，数据整理，可视化。余有龙：概念化，项目管理，资金获取，撰写——审阅与编辑。董晓天：数据整理，撰写——审阅与编辑。苗可欣：方法论。于千春：调查。潘梅英：调查。陈金哲：调查。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金的支持，项目编号为62073116。