1. 论文基本信息

1.1. 标题

Flexible sensors for force detection: A review (用于力检测的柔性传感器：一篇综述)

1.2. 作者

Xue Zhao, Lili Wang, Yufei Hao, Yan Zhao, Jianhua Zhang

1.3. 发表期刊/会议

该论文发表于 Nano Energy 的一个特刊，具体页码和卷期信息可能在引用中提供，但摘要中未明确列出。根据提供的引用信息，可以推断其发表于 Nano Energy 期刊。 Nano Energy 是一个在纳米能源和柔性电子领域具有较高声誉和影响力的期刊。

1.4. 发表年份

2025年 (根据摘要信息)

1.5. 摘要

该论文综述了柔性力传感器在智能材料、仿生学和机器人技术进步背景下的发展。这些传感器能够检测法向力 (normal force) 和多轴力 (multi-axis forces)，在健康监测、假肢和机器人操作等应用中受到广泛关注。论文指出，柔性力传感器采用了电阻式 (resistive)、磁性 (magnetic) 和光学 (optical) 等多种传感机制，并且必须在实现高时空分辨率 (high spatial-temporal resolution)、可拉伸性 (stretchability) 以及对电磁和热干扰的抵抗力之间取得平衡。该综述总结了传感器结构方面的最新进展，包括仿生微结构 (bionic microstructures)、可降解材料 (degradable materials)、弯曲不敏感设计 (bending-insensitive designs) 和传感阵列 (sensing arrays)。论文详细比较了不同传感机制的性能指标、优势和局限性，重点介绍了关键创新，并讨论了当前的挑战和未来的发展方向。

1.6. 原文链接

/files/papers/690491c39f2f7e6b6c47c53f/paper.pdf。该文件链接表明这是一篇已发表或即将发表的学术论文。

2. 整体概括

2.1. 研究背景与动机

核心问题： 传统的刚性力传感器在柔性应用场景（如可穿戴设备、机器人触觉、医疗康复、电子皮肤等）中存在局限性，难以适应复杂的曲面和变形条件。这些局限性主要体现在：

• 结构刚性： 传统传感器通常是刚性的，无法贴合不规则或弯曲的表面。
• 重量和体积： 传统传感器通常较重且体积较大，不适合轻量化和微型化的应用。
• 变形能力： 在弯曲、拉伸、扭曲等变形条件下，传统传感器性能会下降甚至失效。
• 触觉反馈不足： 在机器人操作中，缺乏对物体滑移等细微触觉的感知能力。

问题重要性： 柔性力传感器的发展对于以下前沿领域至关重要：

• 可穿戴设备 (wearable devices)： 实现对人体生理和运动数据的无缝、实时监测。
• 机器人触觉传感 (robotic tactile sensing)： 赋予机器人感知外部环境、进行精细操作和自适应抓取的能力。
• 医疗康复 (medical rehabilitation) 和假肢 (prosthetics)： 提升医疗设备的互动性、舒适性和功能性。
• 电子皮肤 (electronic skin)： 模拟人类皮肤的触觉功能，实现人机交互和环境感知。
• 智能交互系统 (intelligent interaction systems)： 提升人机交互的自然度和智能化水平。

现有研究的挑战或空白： 尽管柔性力传感器已取得显著进展，但在以下方面仍存在挑战或空白：

• 性能平衡： 难以同时实现高时空分辨率、高拉伸性以及对电磁和热干扰的抵抗力。
• 多轴力检测： 许多传感器仍主要限于单向法向力检测，难以满足机器人抓取等复杂任务对多轴力感知的需求。
• 材料和微结构创新： 需要开发更先进的材料和微结构设计以优化传感器的灵敏度、稳定性、耐用性和生物兼容性。
• 集成与智能化： 缺乏与人工智能、无线通信和云计算技术的深度融合，以及多参数的集成检测能力。
• 长期稳定性与耐用性： 在复杂环境和重复使用下的生物兼容性、长期稳定性和机械耐用性仍需提升。
• 可规模化制造： 许多先进的传感器制造工艺成本高昂，难以实现大规模生产。

论文的切入点或创新思路： 这篇综述的切入点在于对当前柔性力传感器的多样化传感机制、结构设计、性能对比及其在关键应用领域（特别是健康监测和机器人操作）的现状进行全面而系统的梳理。通过比较不同原理传感器的优缺点，并展望未来的发展方向，为该领域的初学者和研究人员提供清晰的指导。

2.2. 核心贡献/主要发现

该论文的核心贡献在于提供了一个关于柔性力传感器的全面、结构化综述，具体包括：

• 系统分类与机制阐述： 对基于电阻式 (resistive)、电容式 (capacitive)、磁性 (magnetic)、光学 (optical)、摩擦电 (triboelectric)、离子电双层 (ionic electric double layer, EDL) 以及混合原理 (hybrid principles) 的柔性力传感器进行了系统的分类，并详细阐述了每种传感机制的工作原理。

• 结构设计进展总结： 总结了传感器结构方面的最新进展，包括仿生微结构 (bionic microstructures)、可降解材料 (degradable materials)、弯曲不敏感设计 (bending-insensitive designs) 和传感阵列 (sensing arrays)。

• 性能比较与分析： 详细比较了不同传感机制的性能指标（如灵敏度 (sensitivity)、响应时间 (response time)、检测范围 (detection range)、线性度 (linearity) 和滞后性 (hysteresis)）以及各自的优势和局限性。

• 应用领域探索： 重点探讨了柔性力传感器在可穿戴健康监测 (wearable health monitoring) 和机器人操作 (robotic operations) 中的代表性应用。

• 挑战与未来展望： 讨论了当前面临的挑战，并展望了未来发展方向，包括材料和微结构创新、与深度学习 (deep learning) 的结合以及在器官监测 (organ monitoring) 中的应用潜力。

  论文的主要发现是，尽管柔性力传感技术取得了显著进步，但仍需在传感精度、长期稳定性、机械耐用性、可规模化制造以及多功能集成方面克服挑战。未来发展将趋向于多参数协同设计、与人工智能的深度融合以及更广泛的生物医学应用。

3. 预备知识与相关工作

3.1. 基础概念

为了更好地理解这篇综述，需要掌握以下关键基础概念：

• 柔性力传感器 (Flexible Force Sensors)： 一种能够感知和测量外部力（如压力、剪切力、拉伸力）的传感器，其核心特点是可以在弯曲、拉伸、扭曲等各种变形条件下保持功能。它们通常由柔性材料制成，可以无缝贴合复杂的曲面。
• 智能材料 (Smart Materials)： 能够感知外部刺激（如力、温度、电场、磁场）并以可控的方式响应的材料。在柔性传感器中，智能材料常用于实现对力信号的敏感转换。
• 仿生学 (Bionics)： 模仿生物系统结构、功能、原理来解决工程问题和设计新技术的学科。在柔性传感器中，仿生微结构设计常用于模仿人类皮肤的触觉感受器，以提高灵敏度和感知能力。
• 机器人操作 (Robotic Manipulation)： 指机器人通过机械臂和末端执行器与物体进行交互、抓取、放置、组装等任务。柔性力传感器为机器人提供了关键的触觉反馈。
• 健康监测 (Health Monitoring)： 利用传感器和数据分析技术实时或连续地追踪人体生理参数（如心率、呼吸、血压、步态等），以评估健康状况、预警疾病或辅助康复。
• 可穿戴设备 (Wearable Devices)： 可以佩戴在人体上，用于监测生理数据、提供信息或辅助交互的电子设备。柔性力传感器是可穿戴设备实现生物力学监测的关键组件。
• 电阻式传感 (Resistive Sensing)： 一种通过测量导体或半导体材料电阻值变化来感知力的机制。当材料受力变形时，其长度、横截面积或电阻率发生变化，导致电阻值改变。
• 电容式传感 (Capacitive Sensing)： 一种通过测量电容器电容值变化来感知力的机制。当电容器受力时，其极板间距、有效面积或介电常数发生变化，从而改变电容值。
• 磁性传感 (Magnetic Sensing)： 一种通过测量磁场变化来感知力的机制。这可以通过改变磁性材料的位置或形状来影响外部磁场，然后通过霍尔效应、巨磁阻效应 (GMR)、隧道磁阻效应 (TMR) 或各向异性磁阻效应 (AMR) 等原理将磁场变化转换为电信号。
• 光学传感 (Optical Sensing)： 一种通过检测光信号变化来感知力的机制。当传感器受力变形时，光纤中的光传输特性（如光强、波长、散射、干涉）会发生改变。
• 摩擦电传感 (Triboelectric Sensing)： 一种利用摩擦起电 (triboelectric effect) 和静电感应 (electrostatic induction) 耦合效应来感知力的机制。当两种不同材料接触-分离或滑动摩擦时，会产生电荷转移，从而产生电信号，实现自供电传感。
• 离子电双层 (Ionic Electric Double Layer, EDL) 传感： 基于离子材料（如水凝胶、离子凝胶）与电极界面处移动离子重新分布的机制。当受力变形时，界面离子浓度变化导致电容或电势变化，从而产生压力信号。
• 微机电系统 (MEMS, Micro-Electro-Mechanical Systems)： 结合微电子技术和微机械加工技术制造的微型器件或系统，通常具有微米级的尺寸。MEMS技术在早期力传感器的小型化和集成化方面发挥了重要作用。
• 聚二甲基硅氧烷 (PDMS, Polydimethylsiloxane)： 一种常用的柔性聚合物材料，因其优异的生物兼容性、透明度、弹性和易加工性，广泛用作柔性传感器的基底材料或封装材料。
• 碳纳米管 (Carbon Nanotubes, CNTs)： 由碳原子构成的一维纳米材料，具有优异的导电性、力学强度和柔韧性，常用于柔性传感器的导电敏感层。
• 石墨烯 (Graphene)： 一种由碳原子构成的二维材料，具有极高的导电性、力学强度和透明度，是柔性传感器中的理想导电材料。

3.2. 前人工作

力传感器的演进是一个漫长的过程，可以追溯到20世纪早期，经历了从机械式到电气式，再到微型化、柔性化和智能化的发展。

• 早期（20世纪早期）： 主要是机械结构 (mechanical structures)，如弹簧秤 (spring scales) 和机械称重仪 (mechanical weighing instruments)。它们通过检测弹性部件的变形或位移来测量力。这些设计结构简单，但灵敏度和精度有限。
• 中期（20世纪中叶）： 随着电气测量技术的发展，引入了基于电学原理的传感器：
  • 电阻应变计 (Resistance strain gauges)： 通过材料变形引起的电阻变化来测量力，具有更高的精度和动态响应能力。
  • 压电元件 (Piezoelectric elements)： 利用某些材料在受机械应力时产生电荷信号的效应，用于捕捉快速变化的力。
  • 电容式传感器 (Capacitive sensors)： 通过电极间距或介电性能的变化来感知外部力。
• 后期（20世纪末）： 随着微电子和半导体技术的进步，微机电系统 (MEMS) 技术兴起。MEMS 技术使得力传感器实现小型化和集成化，具有小尺寸、低功耗、高灵敏度和可批量生产的特点。
• 现代（21世纪）：
  • 柔性电子 (Flexible electronics) 和纳米材料 (nanomaterials)： 引入了碳纳米管 (carbon nanotubes)、石墨烯 (graphene) 和导电聚合物 (conductive polymers) 等材料，使得传感器能够在弯曲、拉伸、扭曲等复杂变形下进行稳定测量。这促成了柔性力传感器 (flexible force sensors) 的出现，特别适用于可穿戴设备和电子皮肤。
  • 仿生技术 (Bionic technology)： 借鉴生物触觉系统的设计原理，开发出高灵敏度和高分辨率的传感器。

补充关键公式（例如 Attention 机制的计算公式）： 尽管本文未直接涉及 Attention 机制，但作为面向初学者的深度解析，并且考虑到 deep learning 在未来发展中的重要性，可以预先介绍一些与深度学习相关的基础概念。不过，由于本文是综述，且不直接使用 Attention 机制，此处不强制补充其公式，但会在 与深度学习结合 部分提及 CNN 和 RNN 等概念。

3.3. 技术演进

力传感技术从最初简单的机械装置，逐步演进到利用复杂物理效应的电气传感器，再到基于微电子技术的高度集成化 MEMS 器件。进入21世纪，随着柔性电子学和纳米材料科学的蓬勃发展，传感器技术进入了柔性化、可穿戴化和仿生化阶段。目前，技术正向着与人工智能、无线通信和云计算相结合的智能化、多功能集成化系统迈进，以实现更强大的数据处理和远程监测能力，并能同时检测多个物理参数（如温度、湿度、应变）。

3.4. 差异化分析

本文作为一篇综述，其与现有工作的差异化主要体现在：

• 全面性与系统性： 不同于聚焦单一传感机制或特定应用的研究，本文对柔性力传感器的多种主流及新兴传感原理（电阻式、电容式、磁性、光学、摩擦电、离子电双层和混合式）进行了全面的梳理和比较。

• 结构创新关注： 论文特别强调了传感器结构设计的重要性，总结了仿生微结构、可降解材料、弯曲不敏感设计和传感阵列等方面的最新进展。

• 性能指标的详细对比： 通过表格形式，对不同传感器在灵敏度、检测范围、响应时间、线性度、滞后性和串扰等关键性能指标上进行了量化对比，使得读者能够直观地理解各种技术的优劣。

• 聚焦新兴技术： 除了传统的电阻式、电容式等，还涵盖了摩擦电和离子电双层等新兴的自供电和超高灵敏度传感技术。

• 未来趋势的深入探讨： 论文不仅总结了现状，还对柔性力传感器在材料科学、微结构设计、与深度学习结合以及植入式器官监测等前沿方向进行了深入展望，为未来的研究指明了方向。

  总而言之，本文通过其广阔的覆盖范围、细致的比较分析和前瞻性的未来展望，在柔性力传感领域提供了独特的价值，为研究人员和工程师提供了一个理解和发展下一代柔性力传感系统的坚实基础。

4. 方法论

本文作为一篇综述性论文，其“方法论”体现在对柔性力传感器进行分类、原理阐述、结构设计分析、性能评估和应用讨论的框架上。作者将柔性力传感器按照其核心传感原理进行了详细的划分，并对每一种类型进行了深入的剖析。

4.1. 方法原理

本文所采用的核心方法原理是基于传感机制的分类与比较分析。作者将柔性力传感器分为电阻式、电容式、磁性、光学、摩擦电、离子电双层 (EDL) 以及混合式等几大类。对于每一类传感器，其分析都遵循以下步骤：

1. 工作机制阐述： 解释其核心物理原理，并给出相关的数学公式。

2. 代表性结构设计： 介绍典型的传感器结构，并结合示意图进行说明。

3. 性能特点： 总结其优势、局限性以及适用的应用场景。

4. 创新亮点： 突出该类传感器中的关键技术创新。

   通过这种系统性的分类和分析方法，综述旨在帮助读者理解不同传感原理的本质、技术实现方式及其在柔性应用背景下的具体表现。

4.2. 核心方法详解 (逐层深入)

4.2.1. 电阻式柔性力传感器 (Resistive Force Sensors)

方法原理： 电阻式柔性力传感器通过监测其导电敏感材料电阻值的变化来检测力。其基本原理基于导体电阻的通用计算公式： $R = \frac{\rho l}{S}$ 其中：

• $R$ 表示电阻 (resistance)。

• $\rho$ 表示电阻率 (resistivity)，是材料固有的电学特性。

• $l$ 表示导体的长度 (length)。

• $S$ 表示导体的横截面积 (cross-sectional area)。

  当导电敏感材料受力变形时，若材料电阻率 $\rho$ 保持恒定，则其长度 $l$ 或横截面积 $S$ 会发生变化，进而导致电阻 $R$ 的改变。通过测量这种电阻变化，即可推断出施加的力。

核心方法详解： 电阻式传感器的结构通常包括导电敏感层、叉指电极 (interdigitated electrodes) 和非导电封装材料（如 PDMS）的上下层。导电敏感层的设计是关键，它决定了传感器的灵敏度、稳定性和机械适应性。常见的导电敏感层结构设计包括：

• 弯曲和褶皱结构 (Bending and wrinkling structures)： 这些结构提供可拉伸性并对小力敏感。

• 互锁微结构 (Interlocking microstructures)： 通过改变接触面积来提高灵敏度，并能各向异性地检测多方向力。

• 仿生微结构 (Biomimetic microstructures)： 模仿皮肤纹理，增强贴合性和压力分布感知。

• 泡沫状结构 (Foam-like structures)： 提供高可压缩性和弹性，适用于动态压力传感。

• 微柱阵列结构 (Microcolumn array structures)： 将应力集中在关键点，提高灵敏度和线性度。

• 金字塔阵列结构 (Pyramid array structures)： 同样通过应力集中来提高性能。

  以下是论文中提及的代表性设计示例：

• 金字塔阵列传感器 (Pyramid Array Sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 2a 所示，该传感器以 PDMS 作为柔性基底材料，通过硅模具铸造形成金字塔形结构。

  • 导电材料： 随后将 PEDOT: PSS/PUD 涂覆在金字塔上，用于检测电阻变化。

  • 工作原理： 当施加压力时，金字塔结构会变形，改变导电涂层的长度或横截面积，从而改变电阻。

    以下是原文 Fig. 2a 的结果：

    图 2: 该图像是包含多幅子图的示意图，展示了不同类型柔性力传感器的结构设计与工作原理，涉及压阻式、电化学和力学响应机制，强调了微结构、电极排列及等效电路模型等关键技术细节。

• 微柱阵列传感器 (Microcolumn Array Sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 2b 所示，通过将液态 PDMS 倒入图案化的 SU-8 模具中固化，剥离后形成带有微柱阵列的柔性基底。
  • 导电材料： 在其表面沉积 Ti/Au 薄膜作为导电层。
  • 工作原理： 压力导致微柱变形，改变导电层几何形状，进而影响电阻。

• 互锁微结构传感器 (Sensor based on Interlocking Microstructures)：

  • 结构： 如图 Fig. 2c 所示，该传感器由两层组成，每层都包含互锁的纤维。
  • 工作原理： 机械传感机制依赖于相邻高长宽比 (AR) 纤维之间的无数微观接触。纤维接触引起的微小变形通过电阻变化传递给检测器，能够检测法向压力、剪切力 (shear force) 和扭转力 (torsional force)。

• 碳纳米管 (CNT) 嵌入式传感器：

  • 结构： 如图 Fig. 2d 所示，该传感器将碳纳米管作为传感单元嵌入全弹性基底中。
  • 工作原理： 主要通过检测 PDMS 变形引起的 CNT 传感元件的电阻变化。在剪切载荷下，具有不同 CNT 图案的触觉传感器会表现出不同的电阻变化。

• 液态金属（EGaIn）蛇形配置传感器：

  • 结构： 如图 Fig. 2e 所示，该设计将液态金属 (liquid metal) 以蛇形配置集成到 PDMS 柔性基底中。液态金属的横截面与 PDMS 平面形成特定角度。
  • 工作原理： 施加剪切力时，两个压阻器会经历相反方向的力：一个（右侧）是受压缩的压阻器，长度减小；另一个（左侧）是受拉伸的压阻器，长度增加。这种差异化的电阻变化用于检测剪切力。

• 仿生皮肤传感器 (Bionic Skin Sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 2f 所示，由两层复合材料组成：一层是碳纳米管和氧化石墨烯的复合材料，另一层是氧化石墨烯和 PDMS 的复合材料。
  • 工作原理： 在法向力作用下，下层的微孔被压缩，增加下层复合材料的接触面积，从而降低其电阻。在剪切力作用下，上层复合材料被拉伸，导致其电阻增加。这些相反的电阻变化被用于区分剪切力 (shear force) 和法向力 (normal force)。

4.2.2. 电容式柔性力传感器 (Capacitive Force Sensors)

方法原理： 电容式柔性力传感器通过测量电容变化来检测力信号。它们通常采用平行板电容器的配置，电容值由以下公式决定： $$C = \frac{\varepsilon_0 \varepsilon_r A}{d}$$ 其中：

• $C$ 表示电容 (capacitance)。

• $\varepsilon_0$ 表示真空介电常数 (vacuum permittivity)，是一个常数。

• $\varepsilon_r$ 表示相对介电常数 (relative permittivity)，是介质材料的固有特性。

• $A$ 表示有效极板面积 (effective area of the plates)。

• $d$ 表示极板间距 (separation distance between the plates)。

  当传感器受力时，电容值通常通过改变极板间距 $d$ 或有效极板面积 $A$ 来调节。少数情况下，也可以通过改变介电常数 $\varepsilon_r$ 来调节。

核心方法详解： 电容式传感器将导电材料嵌入柔性基底中，设计多种结构来检测外部刺激产生的法向力和剪切力信号。

以下是论文中提及的代表性设计示例：

• 典型交错平行板电极结构 (Typical Interlaced Parallel-Plate Electrode Structure)：

  • 结构： 如图 Fig. 3a 所示，主要包括五个电极和一个介电层。

  • 工作原理： 法向力通过改变极板间距来检测；剪切力的大小和方向主要通过改变中心电极与周围四个电极之间的有效重叠面积来确定。

    以下是原文 Fig. 3a 的结果：

    该图像是一个示意图，展示了多种柔性力传感器的结构设计，包括多层纺织电极、液态金属电磁屏蔽层、气隙结构以及仿生电子皮肤的分层构造，体现了不同传感机制的集成与创新。

• 可屏蔽软力传感器 (Shieldable Soft Force Sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 3b 所示，为了应对外部电磁干扰，该传感器在传统平行板的上方、下方和周围增加了接地屏蔽层。屏蔽层与上电极之间的介质比极板间的介质更硬。
  • 工作原理： 接地屏蔽层可以有效地屏蔽外部干扰信号，提高传感器的稳定性。

• 通过改变相对介电常数调制电容值的传感器：

  • 结构： 如图 Fig. 3c 所示，该设计对称排列了五个小型共面电极。当力施加到凸点上时，由 PDMS 制成的柔性基底发生变形。
  • 工作原理： 这种变形导致 PDMS 压缩空气层，从而改变极板上方的相对介电常数 $\varepsilon_r$。通过检测中心电极与周围四个电极之间的电容变化来确定法向力和剪切力。
  • 电容计算公式： 对于这种独特配置，电容计算不能依赖标准平行板公式，而是遵循： $$C = \frac{7}{40} \times \varepsilon \times b \times \left( \frac{a}{d} \right)^{\frac{1}{3} + \frac{2}{\pi} \arctan \left( \frac{d}{b} \right)} \times \left( 1 + \frac{b}{a} \right)^{\frac{1}{3}} \times \left( \frac{d}{a} \right)^{-\frac{1}{3}}$$ 其中：
    • $a$ 表示极板的长度 (length)。
    • $b$ 表示极板的宽度 (width)。
    • $d$ 表示极板之间的距离 (distance)。
    • $\varepsilon$ 表示介电常数。

• 仿生电子皮肤传感器 (Bio-inspired e-skin sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 3d 所示，灵感来源于人类皮肤，由一系列电容器组成，这些电容器通过将碳纳米管 (CNT) 电极嵌入聚氨酯 (PU) 基质中形成。中间的薄膜介电层确保电容器的电绝缘。电子皮肤的顶层由模塑的方金字塔组成。
  • 工作原理： 在施加外部压力下，PU 发生弹性变形，最大限度地减少不良的粘弹性效应，从而提高灵敏度。通过观察由小半球定义的25个像素点处的电容变化，可以确定力的施加形式。

• 弯曲不敏感传感器 (Bending-insensitive sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 3e 所示，该传感器在两侧采用金字塔形结构，其中包含截顶金字塔，旨在适应弯曲。
  • 工作原理： 弯曲引起的应变不局限于截顶金字塔内，而是集中在它们之间的区域。这种结构设计使传感器能够有效地实现弯曲不敏感性 (bending insensitivity)。

4.2.3. 磁性柔性力传感器 (Magnetic Force Sensors)

方法原理： 柔性磁性力传感器的工作原理依赖于各种磁敏效应 (magneto-sensitive effects)，这些效应将磁场变化转化为电信号，再通过信号处理转换为力读数。其核心在于将软基底材料与磁性材料集成，通过监测磁场变化来反映柔性结构的状态。

核心方法详解：

• 霍尔效应 (Hall Effect)：

  • 原理： 当电流 $I$ 流过导电材料，且材料处于垂直于电流方向的磁场 $B$ 中时，电荷载流子会因洛伦兹力而偏转，导致在垂直于电流和磁场方向上形成电荷分离，产生电势差 $V_H$，即霍尔电压。

  • 霍尔电压计算公式： $V_H = \frac{IB}{qnd}$ 其中：

    • $I$ 表示电流 (current)。
    • $B$ 表示磁通密度 (magnetic flux density)。
    • $q$ 表示基本电荷 (elementary charge)。
    • $n$ 表示载流子浓度 (carrier concentration)。
    • $d$ 表示材料厚度 (thickness)。

  • 示例： 如图 Fig. 4a 所示，一个用于剪切力检测的柔性传感器基于霍尔效应运行。该传感器将一个 Nd 磁体嵌入柔性柱状结构中，传感部件是一个平面霍尔磁阻器 (PHMR)。PHMR 通过监测 Nd 磁体的移动来检测剪切力。

    以下是原文 Fig. 4a 的结果：

    该图像是多部分示意图，展示了不同柔性力传感器的结构设计与性能测试。(a)为带磁体的PDMS柱传感元件及其剪切力响应示意，(b)为带盲孔的金属磁阻传感器结构和力的交互过程，(c)为压力响应的实验与计算值对比图，(d)为丝基AMR传感层制备流程示意。

• 巨磁阻效应 (Giant Magnetoresistance, GMR) 效应：

  • 原理： GMR 效应发生在由交替的铁磁层（如 Fe、Co、Ni）和非磁性导电层（如 Cu、Ag）组成的多层结构中。当外部磁场改变铁磁层的相对磁化方向时，会改变电子自旋的散射行为，从而引起电阻变化。
  • 电阻变化计算公式： $$R = R_0 \left( 1 - \frac{\Delta R}{R_0} \right)$$ 其中：
    • $R_0$ 表示无磁场时的电阻 (resistance in the absence of a magnetic field)。
    • $\Delta R$ 表示由于施加磁场引起的电阻变化 (change in resistance due to the applied field)。
  • 示例： 如图 Fig. 4b 所示，一个基于 GMR 的柔性触觉传感器包括一个空心 PDMS 膜、一个金字塔结构磁性薄膜和一个 GMR 传感器。当接近永磁体时，磁场强度减小，导致 GMR 电阻减小；在压缩下，磁场增强，GMR 电阻增加。这种磁场强度与电阻之间的反向关系使得能够区分接触和接近信号，从而实现触觉反馈。

• 隧道磁阻效应 (Tunnel Magnetoresistance, TMR) 效应：

  • 原理： TMR 效应与 GMR 相似，但其结构中在两个铁磁层之间插入了非常薄的绝缘势垒（如 MgO 或 $\mathrm{Al_2O_3}$），形成磁性隧道结 (MTJ)。电子通过量子隧穿效应穿过绝缘层。
  • 电阻变化率计算公式： $$\mathrm{TMR} = \frac{(R_{AP} - R_P) \times 100\%}{R_P}$$ 其中：
    • $R_P$ 表示磁化方向平行排列时的电阻 (resistance in the parallel alignment)。
    • $R_{AP}$ 表示磁化方向反平行排列时的电阻 (resistance in the antiparallel alignment)。
  • 示例： 如图 Fig. 4c 所示，一个基于 TMR 的触觉传感器阵列已被开发，该 $2 \times 3$ 的触觉传感器阵列可以与三指机器人手集成，以实现对不同硬度物体的抓取。

• 各向异性磁阻效应 (Anisotropic Magnetoresistance, AMR) 效应：

  • 原理： AMR 效应由材料磁化方向与电流方向之间的相对取向决定。当铁磁材料的磁化方向与电流方向之间的角度变化时，其电阻也会相应变化。
  • 电阻变化计算公式： $$R = R_0 + \Delta R \cos^2 \theta$$ 其中：
    • $R_0$ 表示参考电阻 (reference resistance)。
    • $\Delta R$ 表示电阻变化 (resistance variation)。
    • $\theta$ 表示磁化方向与电流方向之间的角度 (angle between the magnetization direction and the current direction)。
  • 示例： 如图 Fig. 4d 所示，一种利用 AMR 效应的柔性磁性薄膜已被开发。这种薄膜在皮肤监测（如检测关节运动和实现翻页控制）方面具有潜在应用，从而推动可穿戴传感器技术的发展。

4.2.4. 光学波导力传感器 (Optical Waveguide Force Sensors)

方法原理： 柔性光学力传感器通过检测光信号的变化来测量外部力，包括压力、剪切力和拉伸力。其核心工作原理主要涉及光强度调制 (intensity modulation)、干涉效应 (interference effects)、波长偏移 (wavelength shifts)、散射变化 (scattering variations) 或谐振效应 (resonance effects)。

核心方法详解： 光学传感器通常由光纤、光源探测器和柔性基底组成。光纤嵌入柔性基底中用于传输光。当传感器受到外部力时，柔性基底发生变形，导致光强度发生可测量变化。通过检测光强度变化来量化施加的力。

以下是论文中提及的代表性设计示例：

• 多点光学三轴力传感器 (Multi-point Optical Triaxial Force Sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 5a 所示，传感器顶部是柔性背光层，中间是半透明多孔橡胶压敏层，底部是薄膜柔性成像设备。

  • 工作原理： 当光通过多孔橡胶时，在孔隙和橡胶材料的界面处发生散射。大部分散射光传播到底部设备，形成光斑图案，由柔性成像设备捕获。施加压力时，多孔橡胶的变形会引起孔隙间距和光源相对位置的变化。通过分析成像设备记录的光斑图案变化，可以精确重建多点三轴压力分布。

    以下是原文 Fig. 5a 的结果：

    该图像是多部分示意图，展示了柔性光学传感器的结构与工作原理，包含（a）传感器层次结构，(b)类指纹微结构设计，(c)载荷力分解示意，以及(d)光纤传感器与PDMS复合材料结构。

• 受人类手指皮肤启发的柔性光学力传感器 (Flexible optical force sensor, inspired by human finger skin)：

  • 结构： 如图 Fig. 5b 所示，具有指纹状表面，带有平行脊，以及由不同刚度树脂和聚二甲基硅氧烷组成的多层结构，模仿人类手指皮肤的结构特征。
  • 工作原理： 它将力刺激和滑移刺激转化为光学微纤维的变形，导致输出光强度变化，从而实现对外部刺激的响应。

• 带有 U 形微纳米光纤的柔性多轴力传感器 (Flexible multi-axis force sensor with U-shaped micro-nano fibers)：

  • 结构： 如图 Fig. 5c 所示，在具有圆顶状突起的弹性体膜中嵌入了微纳米光纤。
  • 工作原理： 当力施加到圆顶状突起时，嵌入的微纳米光纤变形，引起光传输时间分辨率的变化，从而检测外部力。

• 柔性光学触觉传感器 (Flexible optical tactile sensor)：

  • 结构： 如图 Fig. 5d 所示，集成了一种由金纳米粒子和弹性体复合材料组成的软等离子体光学纤维。通过将这种光学纤维嵌入夹层结构中。
  • 工作原理： 外部机械刺激被转化为可解释的光学信号变化，从而实现高精度力检测。

4.2.5. 其他类型力传感器 (Other Types of Force Sensors)

除了上述主要传感原理外，还有摩擦电 (triboelectric)、离子电双层 (EDL) 和混合式柔性力传感器。

• 摩擦电柔性力传感器 (Triboelectric Flexible Force Sensor, TENG sensor)：

  • 原理： 一种新型自供电传感器，通过异种材料之间的接触-分离或滑动摩擦产生电荷转移来测量力。它利用静电感应 (electrostatic induction) 和接触起电 (contact electrification) 的耦合效应，将物体运动的机械能转化为电能。

  • 核心特点： 高灵敏度、可集成性、配置多样、尺寸紧凑、成本低，最显著的特点是不需要外部电源即可将外部机械力直接转化为电信号。

  • 示例： 如图 Fig. 6a 所示，摩擦电阵列传感器利用接触起电和静电感应的耦合机制。它通过激光直写技术在聚酰亚胺 (PI) 薄膜上制造，以导电图案化的激光诱导石墨烯 (LIG) 作为电极。该设计能够创建柔性、高分辨率的触觉传感器阵列 (TSA)，用于自供电实时触觉传感。在 Fig. 6c 中也有一个基于摩擦电效应的可穿戴传感器示例。

    以下是原文 Fig. 6a 的结果：

    该图像是包含四个子图(a-d)的示意图，展示了柔性力传感器的多种结构设计与制作工艺，包括激光刻蚀图案、机器人手传感器安装示意、压力传感器织构与电极结构及多层材料叠加构造，直观反映了传感器的层级组成和集成方式。

• 离子电子压力传感器 (Ionic-Electronic Pressure Sensor) / EDL 传感器：

  • 原理： 基于离子材料（如水凝胶 (hydrogels)、离子凝胶 (ionogels) 或离子液体 (ionic liquids)）与电极表面之间移动离子重新分布形成的电双层 (EDL) 机制。当受机械变形时，界面离子浓度的变化会导致电容或电势的可测量变化，作为压力信号。
  • 核心特点： 在低压条件下实现超高灵敏度，对皮肤具有卓越的贴合性，以及良好的生物兼容性。
  • 挑战： 信号在环境波动下的不稳定性、离子介质封装的困难，以及长期运行可靠性问题。
  • 示例： Bai et al. [81] 展示了一种基于水凝胶的 EDL 传感器，在亚千帕 (sub-kPa) 灵敏度和长期机械稳定性方面表现出色，适用于表皮压力监测。Shi et al. [82] 开发了一种离子电子皮肤，通过在弹性体基质的 $28 \times 28$ 孔阵列中嵌入微结构离子凝胶并进行横向交联。

• 混合式柔性力传感器 (Hybrid Flexible Force Sensors)：

  • 原理： 结合多种传感原理以增强功能。最常见的组合是电阻式和电容式传感原理，用于多轴力检测。
  • 核心特点： 能够检测多轴力，并实现多种复合功能，如同时检测力与温度，或力与接近效应。
  • 示例：
    • 电阻-电容混合式传感器： 如图 Fig. 6b 所示，一个多轴力传感器采用多层结构，仅需三根导线即可操作。法向力主要由中心平行电容器检测，而剪切力的大小和方向则通过类似于电位器 (potentiometer) 的结构确定。
    • 电阻-电容三轴力传感器： 如图 Fig. 6c 所示，一个多轴力传感器融合了电容式和电阻式传感原理，能够检测沿三个轴向的力。具体而言，它使用电阻式传感器进行法向力检测，并使用交错平行板电极结构进行切向力测量。
    • 电容-电阻混合式传感器： 如图 Fig. 6d 所示，该混合传感器结合了电容式和电阻式传感机制。具体而言，它采用电容式传感器进行接近检测，电阻式传感器进行法向力测量。该传感器可用于机器人协作，促进在现实非结构化环境中与人类的物理或认知交互。

5. 实验设置

对于一篇综述论文，通常没有传统的“实验设置”部分，因为它不进行新的实验。然而，它通过对现有文献的分析和比较，提供了一个评估和理解不同柔性力传感器的框架。本节将根据论文中对传感器性能参数的定义和比较来阐述其“实验设置”的等价内容。

5.1. 数据集

作为综述论文，并没有使用特定的实验数据集。然而，柔性力传感器设计的目标是能够从各种物理接触和变形中获取数据，这些“数据”包括但不限于：

• 压力分布数据： 在表面受力时的空间压力图。

• 剪切力数据： 沿着表面切向施加的力。

• 拉伸/弯曲变形数据： 传感器在拉伸、弯曲或扭曲时的响应。

• 生理信号数据： 例如心跳、呼吸、关节运动、步态等。

  这些“数据”的特点是多样性、动态性和多模态性，往往需要在复杂的、非结构化的环境中进行采集和解读。论文中提及的传感器设计正是为了适应这些多样化的数据采集需求。

5.2. 评估指标

论文在比较不同柔性力传感器时，使用了以下关键性能参数，并对其进行了重要性强调：

• 灵敏度 (Sensitivity)：

  1. 概念定义： 灵敏度衡量传感器检测施加力微小变化的能力。它是传感器输出信号变化与输入力变化之比，对高分辨率力映射或生理信号采集至关重要。高灵敏度意味着传感器能检测到更小的力变化。
  2. 数学公式： 通常表示为输出信号变化量 ($\Delta O$) 与输入力变化量 ($\Delta F$) 之比，例如对于电阻式传感器，可以是 $(\Delta R / R_0) / \Delta P$；对于电容式传感器，可以是 $(\Delta C / C_0) / \Delta P$，其中 $P$ 是压力。具体形式取决于传感机制。
  3. 符号解释：
     • $\Delta O$: 传感器输出信号的变化量（例如，电阻变化 $\Delta R$、电容变化 $\Delta C$、电压变化 $\Delta V$）。
     • $\Delta F$: 输入力的变化量（例如，压力变化 $\Delta P$）。
     • $R_0$: 初始电阻。
     • $C_0$: 初始电容。

• 检测范围 (Detection Range)：

  1. 概念定义： 检测范围指传感器能够准确测量力的最大值和最小值之间的区间。这决定了传感器能够处理的力的大小，是衡量其应用普适性的重要指标。
  2. 数学公式： 通常表示为 $[F_{min}, F_{max}]$ 或 $F_{max} - F_{min}$，其中 $F_{min}$ 是可检测的最小力，而 $F_{max}$ 是可检测的最大力。
  3. 符号解释：
     • $F_{min}$: 传感器能有效检测的最小力值。
     • $F_{max}$: 传感器能有效检测的最大力值。

• 响应时间 (Response Time)：

  1. 概念定义： 响应时间是传感器从检测到力变化到其输出信号达到稳定值所需的时间。它是衡量传感器动态性能的关键指标，对于需要实时或快速响应的应用（如机器人操作）尤为重要。
  2. 数学公式： 通常定义为输出信号从基线值的 $10\%$ 上升到 $90\%$ 或从 $90\%$ 下降到 $10\%$ 所需的时间。没有一个统一的数学公式，通常是实验测量值。
  3. 符号解释：
     • 无需特殊符号，通常直接以时间单位（如毫秒 ms）表示。

• 线性度 (Linearity)：

  1. 概念定义： 线性度衡量传感器输出信号与输入力之间关系的近似直线程度。良好的线性度意味着输出信号与输入力成比例变化，这对于稳定校准、准确力重建以及与分析模型或机器学习算法的兼容性至关重要。
  2. 数学公式： 线性度通常通过计算最大非线性误差占满量程输出的百分比来表示。例如： $$\mathrm{Linearity} = \frac{\max(|O_{actual} - O_{ideal}|)}{O_{full\_scale}} \times 100\%$$
  3. 符号解释：
     • $O_{actual}$: 传感器实际输出值。
     • $O_{ideal}$: 基于理想线性关系的预期输出值。
     • $O_{full\_scale}$: 传感器满量程输出值。

• 滞后性 (Hysteresis)：

  1. 概念定义： 滞后性是指当传感器经历相同输入力值的加载和卸载过程时，其输出信号之间的差异。高滞后性意味着传感器输出路径依赖于其历史状态，可能导致测量不准确。
  2. 数学公式： 通常表示为在满量程输出的 $50\%$ 处，加载和卸载曲线之间的最大差值占满量程输出的百分比。 $$\mathrm{Hysteresis} = \frac{|O_{load} - O_{unload}|_{max}}{O_{full\_scale}} \times 100\%$$
  3. 符号解释：
     • $O_{load}$: 在给定输入力下，加载过程中的传感器输出。
     • $O_{unload}$: 在给定输入力下，卸载过程中的传感器输出。
     • $O_{full\_scale}$: 传感器满量程输出值。

• 串扰 (Cross-talk)：

  1. 概念定义： 串扰是指当传感器被设计用于检测多个力分量（如法向力、剪切力）时，一个分量上的力变化对其他分量测量值产生不期望的影响。低串扰对于准确地解耦多轴力至关重要。
  2. 数学公式： 没有一个通用的数学公式，通常通过测量在单个力分量施加时其他分量传感器的输出响应来评估。
  3. 符号解释： 无需特殊符号，通常通过实验结果或定性描述（高、中、低、可忽略不计）来表示。

5.3. 对比基线

在综述中，“对比基线”主要指将不同传感机制（电阻式、电容式、磁性、光学、摩擦电、离子电双层和混合式）的柔性力传感器相互比较，以评估各自的优缺点和适用性。论文通过表格和文字分析，将这些不同类型的传感器视为相互比较的基线，而不是将一个新方法与现有方法进行比较。

具体而言，论文在性能比较中考虑了以下几个方面：

• 传感原理的固有特性： 每种原理（如电阻变化、电容变化、磁场变化、光信号变化等）带来的基本优缺点。

• 结构复杂性与成本： 如电阻式和电容式传感器通常结构简单、成本效益高；磁性、光学传感器系统则相对复杂、成本较高。

• 环境鲁棒性： 如光学传感器对电磁干扰免疫，磁性传感器对环境干扰抵抗力强，但某些传感器（如电容式、摩擦电式）易受湿度影响。

• 多轴检测能力： 某些设计（如互锁微结构、特定电容式结构、磁性传感器）更擅长检测多轴力，而摩擦电和 EDL 传感器目前主要限于法向力。

• 自供电能力： 摩擦电传感器具有自供电优势。

• 灵敏度范围： EDL 传感器在低压下具有超高灵敏度。

  这些对比构成了理解当前柔性力传感技术全貌的“基线”，帮助读者在特定应用需求下选择最合适的传感方案。

6. 实验结果与分析

6.1. 核心结果分析

论文的核心结果体现在对不同柔性力传感器类型在法向力 (normal force) 和剪切力 (shear force) 检测性能上的详细比较和总结。通过表格形式呈现了关键性能指标，并辅以文字分析，直观地展示了每种传感器的优势和局限性。

法向力检测性能分析（基于 Table 1）：

• 电阻式传感器 (Resistive)：
  • 特点： 结构简单，易于制造，但易受温度影响。
  • 性能： 灵敏度范围较广 (1.145 - 161.34 $\mathrm{kPa^{-1}}$)，响应时间适中 (25 - 153 $\mathrm{ms}$)，检测范围广 (0-100 $\mathrm{kPa}$)。然而，线性度 (linearity) 较差，滞后性 (hysteresis) 为中等到高。
• 电容式传感器 (Capacitive)：
  • 特点： 灵敏度高，功耗低，能实现多点检测，但易受电磁干扰 (electromagnetic interference) 影响，需要复杂的信号处理。
  • 性能： 灵敏度高 (0.146 - 105.77 $\mathrm{kPa^{-1}}$)，响应时间快 (0.04 - 30 $\mathrm{ms}$)，检测范围也较广 (0-350 $\mathrm{kPa}$)。通常具有良好的线性度和低滞后性。
• 磁性传感器 (Magnetic)：
  • 特点： 非接触测量，对环境干扰抵抗力强，适用于长寿命应用，但需要额外的磁场源，可能受外部磁场干扰。
  • 性能： 灵敏度以电流或电压/力单位表示 (0.23 $\mu \mathrm{A/N}$，0.074 $\mathrm{mV/N}$)，检测范围在牛顿级 (0-60 $\mathrm{N}$)。线性度依赖于磁路设计。
• 光学传感器 (Optical)：
  • 特点： 抗电磁干扰，灵敏度高，但制造成本高，系统复杂。
  • 性能： 灵敏度高 (50.7 $\mathrm{dB/N}$，0.11 $\mathrm{N^{-1}}$，5.4% $\mathrm{N^{-1}}$)，响应时间快 (23 $\mathrm{ms}$)，检测范围宽 (0-23 $\mathrm{N}$)。通常具有出色的线性度。
• 摩擦电传感器 (Triboelectric)：
  • 特点： 无需外部电源，但易受环境湿度和材料老化影响，目前主要限于法向力检测。
  • 性能： 灵敏度高 (14 $\mathrm{mV/kPa}$，0.31，2.79 $\mathrm{mV/Pa}$)，响应时间快 (<5 - 161 $\mathrm{ms}$)，检测范围宽 (0-400 $\mathrm{kPa}$)。存在信号漂移和对湿度敏感的问题。
• EDL-based (Ionic Electronic) 传感器：
  • 特点： 超高灵敏度，低检测限，柔性兼容性好，但材料可能存在毒性或不稳定，且目前主要限于法向力检测。
  • 性能： 灵敏度极高 (751.57，2520 $\mathrm{pF/kPa}$，2.48，3.3，1242，49.01)，在低压下表现出高灵敏度，略有滞后。检测范围广 (0-1000 $\mathrm{kPa}$)。
• 混合式传感器 (Hybrid)：
  • 特点： 结合多种机制以增强性能和扩展功能，但设计和制造成本高，信号融合复杂。
  • 性能： 性能依赖于所结合的机制，能够实现多模态检测。

剪切力检测性能分析（基于 Table 2）：

• 电阻式传感器 (Resistive)：
  • 特点： 难以检测多轴力，易受串扰影响。
  • 性能： 灵敏度较低 (0.026 $\mathrm{N^{-1}}$)，检测范围 (0-40 $\mathrm{N}$)，串扰 (cross-talk) 高。
• 电容式传感器 (Capacitive)：
  • 特点： 易于检测多轴力，可通过算法解耦。
  • 性能： 灵敏度适中 (0.006 - 0.3 $\mathrm{N^{-1}}$)，检测范围 (0-10 $\mathrm{N}$)，串扰高。
• 磁性传感器 (Magnetic)：
  • 特点： 多轴力可通过算法或结构设计解耦。
  • 性能： 灵敏度较高 (10 $\mathrm{mV/N}$，8.5-29.8 $\mathrm{nT/N}$)，检测范围广 ($\pm$100 $\mathrm{mN}$，60-400 $\mathrm{mN}$)，串扰中等。
• 光学传感器 (Optical)：
  • 特点： 串扰较低，但信号读取复杂。
  • 性能： 灵敏度高 (82.2 $\mathrm{dB/N}$)，检测范围 (0-28.5 $\mathrm{N}$，0-30 $\mathrm{kPa}$)，串扰中等。
• 摩擦电和 EDL-based (Ionic Electronic) 传感器：
  • 特点： 目前仅限于法向力检测，无法检测剪切力。
• 混合式传感器 (Hybrid)：
  • 特点： 通过组合不同机制易于检测多轴力。
  • 性能： 检测范围 (0.5-0.67 $\mathrm{N}$，0-5 $\mathrm{N}$)，串扰可忽略/中等。

总结而言： 没有单一类型的传感器是普适最优的。电阻式和电容式传感器因其结构简单和成本效益而受到广泛关注，但前者线性度和滞后性较差，后者易受电磁干扰。磁性传感器和光学传感器具有较强的环境鲁棒性和高灵敏度，但系统复杂且成本较高。摩擦电传感器提供自供电能力，而 EDL 传感器则具有超高灵敏度，但两者目前都主要限于法向力检测。混合式传感器通过结合不同原理克服了单一传感器的局限性，实现了多功能性，但设计和信号处理复杂性增加。

性能优化需要权衡。例如，增加传感层的孔隙率可能提高灵敏度，但会降低耐用性。减少滞后性可能需要使用低损耗弹性体，但这可能牺牲可拉伸性或疲劳强度。因此，传感器设计必须以应用为导向，根据实际需求确定优先考虑的性能指标。

6.2. 数据呈现 (表格)

以下是原文 Table 1 的结果：

以下是原文 Table 2 的结果：

7. 总结与思考

7.1. 结论总结

本文全面综述了柔性力传感器在过去十年间的显著进展及其在健康监测和机器人技术等领域的关键作用。论文通过对其传感机制（电阻式、电容式、磁性、光学、摩擦电和混合式）进行分类，详细阐述了它们的工作原理、设计改进和代表性应用，并对不同类型的传感器性能进行了严格的比较。尽管在灵敏度、响应速度、柔韧性和集成度方面取得了重大突破，但该领域仍面临信号稳定性、可规模化制造、机械耐用性以及针对特定应用场景的适应性等挑战。性能与制造成本之间的权衡也限制了其在实际应用中的推广。展望未来，柔性力传感器将朝着多功能、自供电和生物兼容性方向发展，并着重提升长期可靠性。与人工智能、边缘计算和无线通信等技术的融合将是构建下一代智能传感系统的关键。本综述为未来研究提供了全面的技术概览和参考。

7.2. 局限性与未来工作

论文作者指出了当前柔性力传感器技术面临的挑战和未来的发展方向：

局限性 (Challenges)：

• 传感精度 (Sensing Accuracy)： 仍需提高，尤其是在复杂多变的应用场景中。
• 长期稳定性 (Long-term Stability)： 在重复使用和复杂环境（如人体内部或潮湿环境）下的性能保持是一个难题。
• 机械耐用性 (Mechanical Durability)： 柔性材料在反复变形和应力下可能发生疲劳、损伤甚至失效。
• 可规模化制造 (Scalable Manufacturing)： 许多先进的传感器制造工艺复杂且成本高昂，难以实现大规模生产和商业化。
• 信号稳定性 (Signal Stability)： 某些传感器（如电容式和摩擦电式）易受环境因素（如湿度、温度）干扰，导致信号漂移。
• 环境鲁棒性： 对电磁干扰和温度变化的抵抗能力仍需加强。
• 多轴力检测的串扰： 在检测多轴力时，不同力分量之间的串扰问题依然存在，需要更有效的解耦策略。
• 材料毒性与生物兼容性： 对于植入式应用，材料的生物兼容性和长期安全性是核心挑战。
• 封装问题： 特别是在潮湿和生物环境中，有效的封装对于防止损坏和确保长期性能至关重要。
• 信号处理复杂性： 混合式传感器和多模态传感器产生的复杂数据需要更先进、更高效的信号处理技术。
• 性能权衡： 灵敏度、检测范围、耐用性等性能指标之间往往存在内在的权衡，难以同时达到最佳。

未来工作 (Future Development Directions)：

1. 材料和微结构创新 (Innovation of Materials and Microstructures)：

   • 高性能柔性材料： 研发导电聚合物 (conductive polymers)、纳米复合材料 (nanocomposites) 和二维材料（如石墨烯 (graphene) 和 MXene）等，以提高导电性、机械柔韧性和环境稳定性。
   • 智能材料： 整合形状记忆合金 (shape memory alloys) 和自修复材料 (self-healing materials)，以增强传感器的可靠性和延长使用寿命。
   • 合理几何构型和多尺度微纳米图案技术： 利用多孔结构 (porous architectures)、褶皱表面设计 (wrinkled surface designs) 和仿生微结构 (biomimetic microstructures) 来调节应力分布，从而提高传感器的灵敏度、动态响应速度和可拉伸性。
   • 多功能异质集成结构： 将电阻-电容、摩擦电或光学机制整合到柔性传感系统中，以拓宽应用场景并增强对多样化外部机械刺激的响应能力。

2. 与深度学习的结合 (The Combination with Deep Learning)：

   • 信号去噪、特征提取和非线性补偿： 利用 CNN (Convolutional Neural Networks) 和 RNN (Recurrent Neural Networks) 处理传感器产生的多维时空数据，提高信号解释的准确性。
   • 数据增强： 利用 GAN (Generative Adversarial Networks) 解决传感器数据采集不足的问题，提高模型的泛化能力。
   • 高层信息融合和模式识别： 赋能传感器感知更复杂的外部环境，实现精准的接触力、滑移检测和材料特性识别。
   • 低功耗边缘计算框架： 开发高效的边缘计算框架，以增强柔性传感器的自主感知和决策能力，克服模型计算需求高的问题。

3. 植入式电极的器官监测 (Organ Monitoring with Implanted Electrodes)：

   • 生物兼容性、稳定性和信号可靠性： 解决在复杂生理环境中长期监测的核心问题。
   • 系统小型化： 实现植入式系统的小型化，降低对人体的影响。
   • 无线数据传输和可持续能源供应： 克服数据传输和能源供给的挑战。
   • 新型生物兼容材料和封装技术： 优先发展这些技术，并结合低功耗电子技术，以促进植入式柔性传感系统在精准医疗和个性化健康监测中的实际应用。

7.3. 个人启发与批判

这篇综述为柔性力传感器领域提供了一个全面而深入的视角，对于初学者和资深研究人员都具有重要的参考价值。

个人启发：

• 多学科交叉的典范： 柔性力传感器的发展是材料科学、微电子、仿生学、机器人技术和人工智能等多学科深度融合的成果。这提醒我们，解决复杂工程问题往往需要打破学科壁垒。
• 结构设计的重要性： 论文详细展示了微结构（如金字塔阵列、微柱、互锁纤维、褶皱表面）对传感器性能（灵敏度、线性度、多轴检测能力）的巨大影响。这表明，在材料固定的情况下，巧妙的结构设计是实现性能突破的关键。
• 性能权衡的普遍性： 几乎所有传感机制都存在性能权衡，例如高灵敏度可能牺牲检测范围或耐用性，高精度可能伴随高成本和复杂性。这强调了在实际应用中，需求分析和权衡取舍的至关重要性。
• 自供电和生物兼容性的未来： 摩擦电传感器和 EDL 传感器在自供电和超高灵敏度方面的潜力巨大，特别是在可穿戴和植入式医疗设备中。生物兼容性材料的进步将是解锁这些应用的关键。
• AI 的赋能作用： 深度学习不仅是数据处理工具，更是传感器智能化的核心。它能够弥补传感器物理限制（如非线性、噪声），实现更高级的模式识别和决策，将传感系统从被动数据采集者转变为主动智能感知者。

批判：

• 定量比较的挑战： 尽管论文提供了详细的表格对比，但不同传感器在不同文献中的测试条件和实验方法可能存在差异，这使得跨文献的直接定量比较（尤其是灵敏度、响应时间等）具有一定的挑战性。综述中未能深入探讨这种“异构性”对比较结果的影响。

• 成本与可制造性： 论文在“主要特点”中提到了“易于制造”或“高成本”，但没有提供更详细的关于不同技术制造复杂度和成本的具体量化分析。对于实际产业应用而言，可制造性和成本是至关重要的考量因素，而不仅仅是性能。

• 长期可靠性数据不足： 许多柔性传感器的研究集中在概念验证和短期性能上。然而，对于可穿戴和植入式应用，传感器的长期漂移、疲劳、生物降解行为和失效模式等数据至关重要，这在综述中提及但未详细展开。

• 标准化缺失： 柔性力传感器领域缺乏统一的测试标准和协议，这使得不同研究组之间的性能比较变得困难。综述虽然呈现了大量数据，但这种底层标准化问题的缺失仍是整个领域的痛点。

• 伦理和社会考量： 对于植入式传感器，除了技术挑战，还涉及复杂的伦理问题（如数据隐私、身体完整性、植入设备的生命周期管理）和社会接受度。这些方面在技术综述中通常被省略，但在未来发展中不可忽视。

  总的来说，该综述为柔性力传感器领域的现状和未来提供了宝贵的蓝图，同时也间接揭示了该领域在走向成熟和大规模应用过程中所面临的深层次挑战。未来的研究需要更加注重实际应用中的工程化问题，并与跨学科的合作伙伴紧密合作，以实现技术的真正落地。