综述：软体机器人技术在个性化与可持续可穿戴设备中的应用

本综述系统探讨软体机器人（Soft Robotics）在可穿戴技术中的集成应用，涵盖柔性驱动器（Soft Actuators）设计、可持续性策略与机器学习优化方法，为医疗辅助（Assistance）、康复（Rehabilitation）及触觉反馈（Haptic Feedback）领域提供创新解决方案。

　　

软体机器人的技术核心：柔性驱动器

软体机器人系统通过模仿生物组织的柔顺性和适应性，为可穿戴设备带来革命性突破。其核心在于软执行器（Soft Actuators）的设计，包括气动式（Pneumatic）、液压式（Hydraulic）、形状记忆合金（SMA）以及介电弹性体（DEA）等类型。这些驱动器具备可调节刚度（Adjustable Stiffness）和机械响应性（Mechanical Responsiveness），能够无缝贴合人体曲线，在运动辅助或康复训练中提供精准力学支持。例如，基于气动的纤维增强执行器可通过气压变化模拟肌肉收缩，为行动障碍患者提供动态支撑。

集成策略与医疗健康应用

软体机器人在可穿戴设备中的集成策略聚焦于多层功能一体化：传感、驱动与能源管理模块的协同设计。在医疗健康领域，此类设备被应用于神经康复训练（如中风后运动功能重建）、假肢触觉反馈增强以及长期健康监测。通过嵌入式传感器（如应变传感器、电容式压力传感器），系统可实时采集生理数据，并借助算法转换为可操作的指令，实现人机交互闭环。此外，自愈合材料（Self-healing Materials）的使用显著提升设备的耐用性，减少频繁更换带来的资源消耗。

可持续性与能源挑战

可持续发展是软体机器人领域的关键议题。当前研究致力于开发自供能（Self-powering）系统，例如利用生物机械能收集（Bio-energy Harvesting）或环境能量转换技术（如摩擦纳米发电机TENG）为设备供电。同时，可降解材料（Biodegradable Polymers）的应用减少电子废弃物，而模块化设计延长了设备生命周期。能源效率（Energy Efficiency）优化策略包括低功耗驱动方案（如静电吸附执行器）和智能睡眠模式控制，确保设备在长时间使用中保持高效性能。

机器学习驱动的个性化适配

机器学习（ML）技术为软体机器人带来智能化突破。通过分析用户运动模式、生理信号及环境数据，ML算法可动态调整执行器参数，实现个性化辅助策略。例如，强化学习（Reinforcement Learning）模型能根据实时步态数据优化外骨骼机器人的助力时机与力度；深度学习网络则用于触觉信号分类，提升虚拟现实（VR）交互的真实感。这种数据到洞察（Data-to-Insights）的转换不仅增强设备适应性，还为长期健康管理提供预测性支持。

未来展望：跨学科融合与挑战

尽管软体机器人在可穿戴领域前景广阔，仍面临技术整合、标准化测试以及大规模生产的挑战。未来研究需进一步探索多材料打印（Multi-material 3D Printing）、神经接口（Neural Interfaces）与软体系统的结合，同时建立伦理与安全性评估框架。通过跨学科合作，软体机器人有望成为个性化医疗（Personalized Medicine）和可持续健康技术的重要推动力。