Fabrication and Evaluation of Woven and Crocheted Strain Sensors for Soft Rehabilitation Robots
Notice bibliographique
Résumé
Recent advancements in technology have made possible the use of soft wearable mechatronic devices for musculoskeletal rehabilitation. Soft sensors are crucial components of these devices, as they are used for user data collection and device control. However, current fabrication methods are expensive, complex, and not available to those in low resource communities. To address this issue, this paper presents advances in low-cost textile sensors created using either crocheting or weaving. The performance of four different types of sensors was evaluated in terms of working range, linearity, hysteresis, sensitivity, and repeatability. The results showed that a fully crocheted sensor made with elastic and silver-plated conductive thread performed the best. This sensor demonstrated high repeatability, an excellent working range (49.76%), and relatively good hysteresis ($20.12 \pm 19$) and linearity ($R^{2}$ of $0.7741 \pm 0.03$). Overall, these results indicate that soft textile strain sensors created using simpler techniques, such as crocheting, have the potential to be used in applications requiring tracking of human motion, meaning that they could be used as integral components of soft wearable robots. This low-cost approach could make soft wearable rehabilitation technologies more accessible and affordable, paving the way for broader implementation and improved patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».