利用光纤布拉格光栅在触觉传感方面的高灵敏和柔韧性优势，进行了滑触感知和分类训练研究，实现了在线材质识别。通过理论分析，优化光纤光栅封装，搭建了光纤光栅滑触感知平台，并研究其上位机控制方法及材质在线识别分类算法，提取中心波长的均值最大差值、差值、极差特征作为三维特征，应用支持向量机算法进行分类训练。训练结果表明，在5、10、15 cm/s滑移的混合数据集下，对粗布、PLA、砂纸800目的分类准确度达96.6%。相较于其他特征分类法，具有更好的分类能力和适应不同滑移速度的优势。在5~15 cm/s随机滑速的36次（3类材质×3个样品×4次滑移）验证测试中正确识别了34次。研究成果可为智能感知机器人提供一种在线新颖的材质识别方法。

为拓展光纤光栅在机器人智能感知领域的应用，设计了光纤光栅感知护具并研发了光纤光栅波电转换系统及其人机仿生跟随的交互操控算法。感知护具中设置有3个光纤布拉格光栅传感单元，主要包括弹性绳的拉力环。通过拉力环对光纤光栅施加预紧力，可有效避免由于衣物或皮肤聚集引起的牵引力方向偏移。光纤光栅波电转换系统对人体手臂的肘关节弯曲角度、腕关节俯仰角度、指关节开合角度进行运动姿态特征提取，分别对应控制机械臂的方向、高度和机械爪开合角度。构建了人体手臂运动角度范围和机械臂运动角度量程的对应关系，获取了检测系数和控制系数，最终通过动态实时波长与PWM控制电信号的转换推导出系统的波电转换系数。实验结果显示，在实验量程内，机械臂的方向、高度、开合控制输出的波电转换系数最大累积误差分别是0.771 11%，1.992 91%，0.341 17%，3个控制角度的输出偏差分别为1.135 60°，1.720 56°，1.826 57°。光纤光栅波电转换的仿生跟随方法具有良好的控制精度，实现了机械臂运动与人体手臂运动的仿生跟随，为智能机器人仿生跟随的深入研究奠定了理论基础。

针对灵巧机器手的仿生触压感知功能，以光纤布拉格光栅作为信息传输和感知载体设计了可穿戴的触压感知指套。分别对指套的三种触压状态进行研究，选择触压位置1为垂直指尖，触压位置2为倾斜15°指尖，触压位置3为倾斜30°指腹。触压感知特性分析和实验研究表明，在0~10 N的触压力范围内，该感知指套具有较好的灵敏度和线性度，在位置1、位置2、位置3的平均灵敏度分别为24.119 6 pm/N、10.338 3 pm/N、-1.580 7 pm/N，线性度都在99%以上，该指套能分辨出手指不同触压位置以及加载力（载荷）的大小。为进一步验证指套仿生触压感知性能，进行硬度辨别感知实验，提出了标准触压波深比作为硬度感知的量化表征参数。该传感指套可以感知出四种硬度硅胶，具有很好的重复性，重复性误差分别为3.82%、0.97%、0.51%、0.29%，为灵巧机器手触压感知的深入研究提供参考。