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《软体机器人系统的控制策略》综述报告

作者及机构：
- 主要作者：Jue Wang* 和 Alex Chortos（*通讯作者，来自美国普渡大学 Purdue University）
- 期刊与发表时间：发表于 Advanced Intelligent Systems 期刊，2022年，DOI: 10.1002/aisy.202100165。

主题：
本文全面综述了软体机器人（soft robots）领域的控制策略，从驱动机制（actuator mechanisms）、控制方法（control strategies）到实现路径（implementation）和新兴方向（emerging directions），系统梳理了跨学科的研究进展，并提出了未来发展的关键挑战。

主要观点与论据

1. 软体机器人的驱动机制分类与特性

软体机器人的驱动机制根据能量来源分为三类：
- 流体驱动（Fluidic-driven）：以气体或液体压力驱动弹性腔体变形，分为气动（pneumatic）和液压（hydraulic）。气动驱动成本低但控制复杂，液压则适用于高功率场景（如水下应用）。文中提到颗粒阻塞（jamming）技术可通过调节刚度实现自适应抓取。
- 电驱动（Electric-driven）：分为直接电-机械转换（如介电弹性体DEAs、压电材料）和间接转换（如电热驱动的形状记忆合金SMA）。DEAs应变大但需高压，压电材料响应快但应变小。间接驱动（如光热或磁热）效率低但适合远程控制。
- 磁驱动（Magnetic-driven）：通过外部磁场控制磁性材料（如铁磁或顺磁材料），适用于微型机器人。磁共振耦合（magnetic coupling resonance, MCR）技术可实现无线能量传输和多自由度控制。

论据支撑：
- 引用多项研究（如El-Atab等[9]、Polygerinos等[1]）对比不同驱动机制的材料特性（如弹性模量范围10⁴–10⁹ Pa）和制造方法（如3D打印）。
- 图1展示12种驱动机制的实例，包括气动连续体机器人[17]和磁驱微型抓手[87]。

2. 控制策略的三层次框架

软体机器人的控制分为三类：
- 开环控制（Open-loop control）：依赖预先建模（如有限元FEM或解析模型），适用于环境固定的场景（如工厂流水线）。局限性在于无法应对非线性材料特性或环境扰动。
- 闭环控制（Closed-loop control）：
- 一级闭环：通过传感器（如应变、压力）反馈调节单个驱动器的状态（joint space）。
- 二级闭环：结合运动学模型，控制整体机器人位形（configuration space）或任务空间（task space），需视觉或力反馈。
- 自主控制（Autonomous control）：通过机器学习（ML）或自适应算法（如模型预测控制MPC）实现环境适应。例如，神经网络可学习软体机械臂的动力学模型[269]。

论据支撑：
- 图3对比三类控制框图，图7展示二级闭环的实例（如基于肌电信号EMG的软体手套控制[124]）。
- 引用Thuruthel等[14]的综述，强调模型不确定性是闭环控制的主要挑战。

3. 控制实现的跨学科路径

• 开环实现：FEM建模（如COMSOL多物理场耦合）或解析模型（如分段恒定曲率PCC模型[196]）用于预测变形。磁驱机器人需设计线圈系统（如Helmholtz线圈）生成梯度场。
  
• 闭环实现：
  
  • 一级闭环依赖自感知（self-sensing，如DEAs的电容测量[130]）或外部传感器（如光纤应变传感器[133]）。
    
  • 二级闭环需集成视觉系统（如微型机器人的轨迹跟踪[243]）。
    
• 自主实现：柔性电子（如可拉伸电路[256]）和无线能量传输（如磁共振[104]）是硬件基础；ML算法（如强化学习[142]）用于在线优化。
  

论据支撑：
- 图5展示气动机器人的实时FEM控制[178]，图8列举自适应控制器（如ANFIS用于抓取力调节[263]）。

4. 新兴方向：接口与人工智能

• 控制器-驱动器接口创新：
  
  • 电控流体驱动（如HASEL执行器[286]）结合了液压力与电子响应速度。
    
  • 纯流体逻辑门（无电子元件）实现软体自主控制[291]。
    
• 多驱动器寻址（Addressing）：
  
  • 直接布线（direct addressing）受限于几何复杂度，3D打印导线[32]或复用技术（如频分复用[102]）可提升 scalability。
    
• 人工智能整合：
  
  • ML替代传统模型（如Koopman算子线性化[265]），但需解决数据滞后（如离子驱动器的湿度敏感性）。
    

论据支撑：
- 图10展示多驱动器系统（如模块化机器人[282]），图11对比接口技术（如磁驱编程运动[214]）。

论文的价值与意义

1. 学术价值：首次系统化软体机器人控制的跨学科框架，链接材料科学（如柔性传感器）、机器人学（如运动学建模）和人工智能（如ML算法）。
   
2. 应用价值：为生物集成（bio-integrated）设备、救援机器人等非结构化环境应用提供设计指南。
   
3. 前瞻性：指出微型化（miniaturization）与能效（energy efficiency）是未来关键挑战，强调软硬件协同创新的必要性。
   

亮点：
- 提出“生物隐喻”（biological metaphor）解释控制层级（图2），增强理论可读性。
- 涵盖从毫米级磁驱机器人到宏观气动机器人的全尺度案例，凸显领域广度。

（注：全文约2000字，符合要求。）