随着中国工业自动化水平的提高，机器人智能化市场越来越大，我国发布的《中国制造2025》战略规划将机器人的发展提升到战略层面。作为机器人实现与外部环境直接作用的必需媒介，机械手的柔性多维触觉传感器的研究越来越重要。柔性多维触觉传感器具有对任意材质和自由曲面压力分布测量的能力，可以在不同粗糙程度、不同表面形状的载体快速准确地完成对外界环境信息的感知与任务的获取，在宇航、医疗、工业加工、国防等诸多领域中具有广泛的应用前景。目前触觉检测大多采用传统的电学类传感仪器，具有笨拙、抗电磁干扰能力弱、怕潮湿等缺点。光纤光栅传感器具备电学类传感器无法比拟的优势:柔软、易于成网、体积小，非常适用于机械手的触觉传感。
　　本论文综合了传感技术、弹性力学、人工神经网络和模糊控制等学科领域的理论与技术，针对目前多维阵列触觉传感器研究和应用中不能兼具柔韧性和测量多维力特征信息等难题，进行了传感器制备、结构设计和优化、信号处理等方面的研究。查新报告表明，本文研制的触觉传感器的创新性涉及:能够同时检测正向压力、剪切力和滑觉的光纤光栅传感单元和传感器阵列，通过实验和研究取得了配置这种传感系统的相关技术参数，为机械手触觉传感器制造和投入实际应用提供了一种有效的手段。论文的主要工作及创新点如下:
　　1)根据机械手可应用的光纤光栅传输理论与传感模型，基于有限元仿真，分析了传感单元中各物理参数例如传感器的埋置位置、长度、封装材料的杨氏模量和泊松比等对传感结果的影响，研制了高精度、微型化，能同时检测正向压力、剪切力和滑觉的光纤光栅触觉传感器阵列。结合光纤光栅传感器的应变及温度传感特性，探讨了光纤光栅触觉传感器对正向压力和剪切力的检测原理、触觉信号的特征提取、触觉传感系统设计等。
　　2)基于机械手对目标物体抓取特征的分析，采用物体滑动时引起埋置有光纤光栅传感器的封装材料表面产生微小震动导致材料内部应力分布梯度变化的原理实现滑觉信号的感知。根据光纤光栅滑觉信号交变性和交变持续性的特点，确定了利用信号方差作为滑动标志的检测方法，设计了一种基于光纤光栅的滑觉传感器阵列，并通过实验对比了不同材质物体与封装材料接触或发生滑动时信号的方差。实验结果表明，通过对触觉传感器阵列中光纤光栅传感器中心波长漂移值的分析可以得到目标物体是否接触或滑动的信息;同时，建立传感器埋置位置与中心波长到达峰值时间之间的数学模型，实现了物体滑移方向、距离和速度等信息的获取。
　　3)将误差逆传播(Error back propagation，BP)神经网络应用于光纤光栅触觉传感器正向压力和剪切力的解耦，构建施加于封装材料表面不同大小的力和传感器x轴伸长量之间的神经网络。针对标准BP算法存在学习效率低、网络收敛速度慢等问题，使用不同的BP算法，对比了采用不同数目隐层神经元节点构建多个BP神经网络的解耦效果。构建了在不同扩展函数下的多个径向基函数(Radial basis function，RBF)神经网络实现传感器的正向压力和剪切力解耦，对比了解耦效果。研究表明，RBF神经网络从适用性、学习速度以及网络资源利用等方面表现出比BP神经网络更好的性能。当扩展函数为20时，正向压力和剪切力的最佳平均相对解耦误差分别为1.51％和2.91％。
　　4)将光纤光栅应变传感器和温度传感器埋置于同一聚合物传感单元中，分析了压力传感器受目标物体温度扰动的特性，并利用神经网络对光纤光栅触觉传感信号进行了温度补偿，解决了光纤光栅应变传感器的压力、温度交叉敏感问题。仿真与实验结果表明，该方法进一步消除了目标物体温度对应变传感器的影响，补偿后传感器输出压强最大波动值为25.85％，输出稳定性比补偿前提高了14倍。
　　5)为了解决滑觉信号的处理难以用传统的数学模型描述、目标物体信息存在不确定性等问题，引入模糊逻辑对光纤光栅滑觉信号进行处理，依据光纤光栅触觉传感器的正向压力值与滑觉信号方差设计了机械手开合角度的模糊推理系统。针对模糊推理系统存在的“模糊规则自动处理”以及“模糊变量基本状态隶属度函数自动生成”的问题，将BP神经网络与模糊逻辑相结合，设计了应用于机械手开合角度控制的神经模糊控制器。仿真实验表明，经过神经网络对输入输出样本进行训练后，网络的最小误差为0.87，平均误差为1.22，可以满足系统要求，为目标物体安全稳定抓取奠定了基础。
　　本文研究的光纤光栅触觉传感器制作成本低、制备工艺简单，将传感元埋置于封装材料中构成“蒙皮”后具有类似如人体皮肤的柔韧性，且具有获取正向压力、剪切力、滑觉和热觉信息的能力。论文的研究工作及成果对开展机械手柔性触觉传感器的研究和推广提供了一种可行方案，并具有实用价值。