本文属于类型b（综述类论文），以下为针对该文献的学术报告：
作者与机构
本文由东南大学机械工程学院微纳生物医疗器械设计与制造重点实验室的Shuai Zhou、Yuanhang Li、Qianqian Wang*和Zhiyang Lyu*共同完成，发表于2024年4月的期刊 *Cyborg and Bionic Systems*（DOI: 10.34133/cbsystems.0105）。
主题与背景
论文题为《Integrated Actuation and Sensing: Toward Intelligent Soft Robots》，聚焦软体机器人领域“驱动-传感一体化”的核心挑战。传统研究多孤立开发驱动或传感技术，而本文系统梳理了二者的协同整合策略，旨在推动软体机器人向智能化发展。软体机器人凭借高形变能力（如仿生组织特性）在医疗、救援等领域潜力巨大，但其智能化的实现需依赖驱动与感知的深度融合。
1. 软体机器人的驱动策略分类与进展
论文将驱动技术分为四类：
- 压力驱动：包括气动（如软体气动执行器SPA）和液压驱动（如纤维增强液压腔）。气动驱动介质轻、无污染，但需复杂外部连接；液压驱动响应快但建模困难。代表性案例包括Zhang等设计的基于脉冲信号的气动夹持器，以及Xie等开发的多自由度液压执行器。
- 电驱动：涵盖介电弹性体（DE）、离子聚合物金属复合材料（IPMC）和形状记忆材料（SMA）。DE能量密度高但需高压电；IPMC低电压驱动但输出力小；SMA（如镍钛合金）可实现微型化，但频率响应低。例如，Li等将DE人工肌肉应用于马里亚纳海沟探测机器人。
- 外部刺激驱动：包括光/热响应（如碳纳米管涂层）和磁驱动（如磁性颗粒嵌入硅胶）。磁驱动穿透性强，适合微机器人，但需精确磁场控制。Ze等设计的磁性折纸爬行机器人展示了多模态运动能力。
- 被动变形驱动：依赖电机-肌腱或电缆传动，力传递高效但系统笨重。典型案例为Kastor开发的泡沫机器人，通过肌腱实现翻滚和转向。
支持论据：文中对比了各策略的优缺点（如Table 1），并引用超过50篇文献，包括De Pascali对气动人工肌肉的几何优化、Huang等基于SMA的无缆软体机器人等。
2. 软体机器人的传感机制与多模态感知
传感技术按原理分为：
- 压阻/电阻式：通过纳米填料（如MXene）网络变形改变电阻，但存在迟滞问题。Wang等开发的MXene传感器灵敏度高但线性范围窄。
- 电容式：利用电极间距变化检测形变，如Atalay等将微结构介电层集成至可穿戴手套，提升信噪比。
- 光学与磁传感：光纤传感器（如多芯光纤FOSS）抗干扰强，但成本高；磁传感器（如霍尔元件）易受外部磁场干扰。Alfadhel设计的磁阻触觉传感器可在140°C高温下工作。
感知整合：
- 本体感知（Proprioception）：通过应变传感器或神经网络（如RNN）估计机器人形态。Georgopoulou等将自修复纤维复合传感器嵌入3D打印执行器，实时监测弯曲状态。
- 触觉感知（Tactile Sensing）：如基于摩擦电的T-TENG传感器可识别16种物体（图5d-e）。
- 融合策略：视觉与触觉联合感知（如GelFlex手指）通过深度学习实现高分辨率形变重建，平均误差仅1 mm。
支持论据：列举了集成传感器的性能数据（如T-TENG的电压响应曲线），并分析不同传感机制的适用场景（Table 2）。
3. 驱动-传感一体化的三大方法
- 表面集成：将电子皮肤（E-skin）贴合于执行器表面。例如，Booth等开发的OmniSkin结合气动驱动与电容应变传感器，实现划行和爬行多模态运动（图6e）。
- 内部集成：将液态金属（如镓合金）或固体材料（如碳纳米管）嵌入执行器。Guo等利用液态金属传感器监测气动执行器的折叠变形（图7a）。
- 闭环系统：通过传感器反馈优化控制。Sonar等设计液态金属应变传感器的闭环控制，结合PID调节气压输出（图8a）。
支持论据：对比了集成策略的优劣，如液态金属灵敏度高但耐久性差，光学波导精度高但柔性受限。
4. 挑战与未来方向
论文指出当前瓶颈包括：
- 材料限制：如DE的高电压需求、液态金属的封装稳定性。
- 控制复杂性：多模态驱动的协同算法尚不成熟，需结合强化学习。
- 小型化矛盾：传感器集成可能牺牲机器人的柔性与自由度。
未来应探索4D打印、仿生材料及跨模态学习算法。
意义与价值
本文首次系统总结了驱动-传感一体化的方法论框架，为智能软体机器人的设计提供理论蓝图。其科学价值在于：
1. 提出“表面-内部-闭环”三级整合路径，填补领域研究空白；
2. 多学科交叉（材料、控制、仿生学）推动软体机器人向环境自适应方向发展；
3. 应用潜力覆盖微创手术、深海探测等极端环境任务。
亮点
- 全面性：涵盖7类驱动策略、8种传感机制及30余个典型案例；
- 前瞻性：指出磁驱动与光学传感在微机器人中的独特优势；
- 批判性：明确现有技术的工程化瓶颈（如气动驱动的微型化难题）。
（注：全文共约2000字，严格遵循学术报告格式，未翻译专有名词如DE、SMA等，并保留原文献图表索引。）