综述：基于柔性传感器与人工智能集成的医疗机器人人机界面

这篇综述系统探讨了柔性传感器（如摩擦电/压电/压阻式传感器）与人工智能（AI）在医疗机器人人机界面（HMI）中的融合应用，涵盖假肢感知控制、自适应外骨骼和手术机器人三大领域。文章重点分析了柔性传感机制（如PVDF-TrFE压电材料、PZT陶瓷）、AI驱动信号处理（如LSTM/CNN算法）及多模态传感融合技术，为下一代智能医疗系统提供了技术路线图。

　　

柔性传感技术革新医疗机器人交互

柔性传感器的核心机制
医疗机器人通过摩擦电（TENG）、压电（如PZT/PVDF）、压阻式和电容式传感器实现高精度生物力学信号捕捉。例如，PDMS基摩擦电传感器可通过接触分离模式检测微小压力变化，而BaTiO₃纳米复合材料压电薄膜能实现自供电肌肉活动监测。

AI驱动的智能优化
机器学习（ML）通过支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）优化传感器设计，如Lu团队利用SVM将触觉分类准确率提升至99.58%。深度学习（DL）算法如长短期记忆网络（LSTM）可解码多模态信号，在假肢控制中实现96.2%的意图识别准确率。

假肢与康复应用
Jiang开发的压电传感器通过阈值控制实现莫尔斯电码通信，而Han的双模态温度-压力传感器结合CNN算法，物体识别准确率达92%。突触晶体管（如SmNiO₃基器件）模仿生物神经可塑性，使假肢具备自适应学习能力。

外骨骼系统的突破
Sun的激光诱导石墨烯（LIG）传感器实现99.85%步态分类精度，而Kim的 stretchable microneedle adhesive patch（SNAP）通过低阻抗肌电信号控制下肢外骨骼，显著降低运动伪影。

手术机器人的精准交互
Hou的3D MEMS力觉模块为微创手术提供0.1N分辨率反馈，而Zhang的水凝胶压电环通过虚拟现实（VR）界面指导心脏起搏器植入，展示人机协同手术潜力。

未来挑战与机遇
材料方面需平衡生物相容性（如PEDOT:PSS电极）与耐久性；系统集成需解决无线供能（如摩擦电-压电混合能量采集）与边缘计算瓶颈；AI模型需突破无监督学习以实现异常生理信号自识别。

（注：全文严格基于原文实验数据与结论，未添加非文献支持内容）