机器人|软机器人是气动、化学、机械、液压和电气部件的复杂混合体机械|存储器

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软机器人是化学、气动、液压、机械和电气部件的复杂混合体，这种复杂性使得分析效率和表征系统中的能量损失成为一项艰巨的任务。大多数软机器人目前处于原型开发阶段，因此对其实际效率的评估部分是推测性的。根据对移动软机器人能效的分析，大多数移动软机器人的效率较低，大多数机器人的效率低于0.1% 。内米罗斯基等人报告的效率为 1-2%他们的软机器人“节肢机器人”的单个关节，其中关节是基于充气的弹性体致动器。

系统的剩余输入能量进入弹性体的可逆膨胀和不可逆损失。一般来说，用于软机器人的基于充气的弹性体致动器效率低，并且它们不仅受到弹性体可逆膨胀的影响，而且还受到应变、应变率和粘性损失的影响。另一类软致动器——真空致动肌肉启发式气动结构——使用放气而不是充气并在低应变水平下运行，实现了效率相对较高27% 。

最近的研究讨论了在一个独特的全功能平台中集成生物兼容材料、存储器、通信和能量收集模块的复杂性。最先进的软传感器只关注很少的传感模式，例如温度和压力.执行探索和生成基于感知的反应所需的软传感器需要能够嵌入多种感知模式，正如神经模拟架构所建议的那样。这种要求对记录、处理和生成响应提出了新的挑战使用最少的时间和精力。

为此，机器学习是一种灵活的工具，可以从大量数据中提取和组织信息。特别是，施等人考虑加固学习是开发闭环控制的有力工具。软机器人的另一个具有挑战性的方面是拥有软板载内存。软机器人仍然通常与控制和为机器人供电的硬电子元件连接。然而，作为软传感器的软存储器将允许使用环保材料，从而减少引入海洋的电子垃圾。正如最近软机器人技术的趋势所表明的那样，利用车载存储器的数字流体逻辑原理将减少记录数据的能量支持问题，并减少由海上资产周围的电子设备构成的火灾危险。

开发存储器使用这些流体逻辑门可能非常复杂，而且不同壁厚和差异的肺网致动器的分析笨重。流体S-R锁存器是最接近的例子一些软材料表明，这些软执行器的效率在0.4-2.5%的范围内。当谈到水生环境中的推进效率时，实验和理论证据表明，顺从的仿生系统可能比标准的螺旋桨驱动机器人产生更好的性能，生物学研究表明，软生物确实受益于前所未有的程度为流体软机器人开发了能量回收技术和能量收集技术，以降低功耗，从而使机器人更节能。

软体机器人面临的挑战之一是机器人的柔软度和承载能力之间的平衡，其中软体机器人需要能够承受自身的重量。软体机器人或机器人部件的尺寸和重量，是设计阶段需要仔细研究的两个重要因素。关于软机器人收集数据的讨论自然会引出软传感器，即适应机器人身体形状、张力和延展性变化的传感器。

【机器人|软机器人是气动、化学、机械、液压和电气部件的复杂混合体】软传感器超出了本研究的范围，但它是值得注意的是，感官皮肤的最新发展，包括材料进步传感技术、制造进步和通信在海洋应用方面也很有前景。此外，水生软传感可以从发展中受益生物医学软传感，因为它们具有相似的挑战，例如粘附性、对环境变化的弹性、适应性、生物相容性和可靠性。最近的研究讨论了在一个独特的全功能平台中集成生物兼容材料、存储器、通信和能量收集模块的复杂性。