Wearable Fiber Optic Sensors for Biomechanical Sensing via Joint Angle Detection
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring human biomechanical movement is necessary for the analysis and development of kinesthetic exercise techniques in physical rehabilitation, professional sports, and performance arts. Optical fiber technology offers an attractive solution to motion capture sensing in terms of size, robustness, signal fidelity, and efficiency. We report on the development of PDMS-based fiber optic strain sensors for biomechanical sensing in real-time via the evaluation of skeletal joint angles. The fibers were fabricated using an elastomer and gel combination in a 3:2 ratio. The elasticity and optical loss of this novel fiber material was experimentally characterized for two fiber diameters of 3 mm and 5 mm. The experimental stress-strain behavior was fitted to a 3D hyperelastic Mooney-Rivlin model to obtain C01 and C10 material constants of 0.022 MPa and 0.0308 MPa respectively. Transmission monotonically decreased in response to a stress applied in both the longitudinal (elongation) and lateral (bending) directions. The sensors were demonstrated in a motion sensing implementation by monitoring the joint angle at the elbow in real-time. Measurements indicated a consistent performance of both fiber diameters over the range of motion of the elbow corresponding to flexion and extension. The optical loss increased by 0.1784 dB and 0.1147 dB for each degree of flexion with standard deviation error in measurement of 3.525° and 4.672° for the 3 mm and 5 mm fiber diameters, respectively. The results demonstrate the potential of this system for real-time, wearable biomechanical sensing, motion capture systems, and as a feedback mechanism in prosthetics and robotics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».