不久前，东南大学机械工程学院的研究人员发表了一篇综述，全面系统地总结了软体机器人中驱动和传感技术的最新进展，特别强调了二者集成的重要性，为未来智能软体机器人的发展指明了方向。文章不仅介绍了各种技术的原理和优缺点，还通过大量具体实例来说明其应用，使读者能够深入理解这一领域的发展现状和未来趋势。
文章首先介绍了软体机器人的背景和优势，包括其可变形性、适应性强等特点，使其适合在复杂环境中应用。软体机器人采用柔性材料制成，通过多种驱动方式实现复杂运动，并结合可拉伸传感技术来感知环境信息。该综述发表于中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊Cyborg and Bionic Systems上。
原文链接：
https://spj.science.org/doi/10.34133/cbsystems.0105
▍软体驱动策略
这部分详细介绍了软体机器人中常用的四种驱动策略：压力驱动、电驱动、外部刺激驱动和被动变形驱动。
压力驱动
压力驱动包括气动驱动和液压驱动两种方式。
气动驱动：主要通过软气动执行器（SPA）实现，其中包含多个空腔通道，通过充气使通道膨胀变形来实现运动。文章介绍了气动人工肌肉（PAM）等典型结构，以及基于SPA的软体机器人抓取器等应用实例。气动驱动具有轻质、来源广泛、污染小等优点，但存在质量大、密封要求高等问题。
液压驱动：利用不可压缩流体的特性，通过控制嵌入式通道内的流体压力来实现驱动。文章介绍了液压驱动的基本原理，以及近年来在自修复、微型化和多模态运动等方面的进展。液压驱动具有响应快、驱动力大等优点，但建模和控制较为困难。
电驱动
电驱动主要基于电活性材料，包括介电弹性体（DE）、离子聚合物-金属复合物（IPMC）和形状记忆材料（SMM）三种方式。
DE驱动：基于电场作用下的Maxwell应力，使DE材料在面内方向膨胀、厚度方向收缩。文章介绍了DE驱动器的结构优化、低电压驱动等研究进展，以及其在人工肌肉、微型机器人等方面的应用。DE驱动具有功率密度高、带宽宽、应变大等优点，但存在需要预应力、高电压等问题。
IPMC驱动：由夹在两电极间的离子聚合物薄膜组成，在电场作用下发生弯曲变形。文章介绍了IPMC在软体机器人中的应用，如仿生水母机器人等。IPMC具有电敏感性好、柔顺性好等优点，但功率密度低、应力小等缺点。
SMM驱动：包括形状记忆合金（SMA）和形状记忆聚合物（SMP）。SMA通过加热实现相变，从而产生形变和驱动力。文章介绍了基于SMA的软体机器人手臂、无线软体机器人等应用。SMP则通过温度、光等刺激实现形状记忆效应。SMM驱动具有轻质、驱动效率高等
外部刺激驱动
外部刺激驱动的软机器人策略包括磁、光、热等环境刺激。水分和光驱动通过材料对水的吸收或光响应实现变形；热驱动分为光热和电热，利用温度变化引发变形；磁驱动结合磁响应粒子，通过磁场控制机器人运动。这些策略具有远程控制和少物理接触的优势，适用于微型机器人，但在材料选择、动力学建模及设计复杂性上仍有挑战。尽管已有应用，该领域仍有广阔探索空间。
被动变形驱动
这部分介绍了基于线缆和舵机的被动变形驱动方式。通过控制线缆或舵机来改变软体结构的形状，从而实现特定的运动模式。文章举例说明了这种驱动方式在软体机器人手臂、仿生鱼等应用中的实现。
多模式驱动策略
文中还探讨了结合不同驱动方法的多模式驱动策略，以增强软机器人的多功能性和性能。例如，将压力驱动与电动驱动相结合，可以实现更复杂和精确的运动控制。这种策略为开发更智能、更适应性强的软机器人提供了新的可能性。
▍软体传感策略
这部分详细介绍了软体机器人中的传感技术，主要包括本体感知和触觉感知两大类。
本体感知
本体感知指机器人对自身姿态、位置等信息的感知。文章介绍了基于电阻、电容、磁场等原理的本体感知方法，以及在软体机器人中的应用实例。如基于石墨烯的应变传感器用于监测软体结构的变形，磁场传感器用于追踪软体机器人的位置和姿态等。
触觉感知
触觉感知指机器人对外界接触力、温度等信息的感知。文章介绍了基于压阻、压电、电容等原理的触觉传感器，以及在软体机器人手指、皮肤等应用中的实现。如基于离子水凝胶的高灵敏度压力传感器，用于软体机器人的精确触觉感知。
多模态感知融合
这部分强调了将本体感知和触觉感知进行融合的重要性，以实现软体机器人更全面的环境感知能力。文章介绍了几种多模态感知的实现方法，如将应变传感和压力传感集成在同一结构中等。
▍驱动和传感的集成
这是文章的核心部分，详细讨论了软体机器人中驱动和传感技术的集成策略。文章提出了三种主要的集成方法：
传感器表面集成
这种方法将传感器直接集成在软体执行器的表面。文章介绍了几种典型的实现方式，如基于电子皮肤的集成方法，将柔性传感器阵列直接附着在软体结构表面，实现对执行器变形和外界接触的同步感知。
传感器内部集成
这种方法将传感元件嵌入软体执行器的内部结构中。文章举例说明了几种内部集成的实现方式，如将导电材料直接掺入软体材料中形成复合结构，或在制造过程中将传感元件嵌入软体结构内部等。这种方法可以实现更紧密的驱动-传感耦合。
集成驱动和传感的其他策略
这部分介绍了软机器人集成驱动和传感策略的重要性及其多种实现方法，包括磁驱动、DE、LCE和SMA等不同技术的集成案例。指出了当前策略的局限性，并探讨了多模态集成和新技术应用对提升软机器人智能化水平的潜力。
▍挑战与展望
文章最后总结了软体机器人驱动-传感集成技术目前面临的主要挑战，例如需全面评估工作环境和运动要求，确保性能兼容；需探索多样化表面与内部集成方法；需鼓励创新设计范式，利用新材料和制造技术提升集成效率。同时，文章也指出软体机器人融合多学科知识，将在多领域发挥重要作用，特别是航空航天、医疗等领域，新材料和集成策略的结合将推动智能软体机器人的突破性创新。
