运动控制和人工智能是人形机器人技术落地的核心难点。
一方面,人形机器人的机械构造、驱动和控制的复杂程度都远高于现有的机器人。要使人形机器人像人一样运动,并按要求执行任务,开发者需要设计合理高效的机械结构(骨骼), 根据各部位运动需求构建执行精度高的驱动系统(肌肉),并开发具有高度稳定性和适应性的控制系统(神经系统); 同时供应链层面的材料、芯片、电池系统、零部件等也需要持续提质和创新。
另一方面,要赋予人形机器人以一定的自 主性完成任务的能力,即实现一定程度的认知和决策智能,尚需要人工智能软硬件(大脑)的高度发展,道阻且长。
人形机器人技术难点如下
涉及对环境的认知,以及路径规划、避障、制动等决策,与自动驾驶存在相似之处;但人形机器人工作环境非结构化,且活动形式是在三维空间中活动,所需决策可能更为复杂,需要人工智 能的进一步发展。
包括与人的交互和与物的交互,目前的技术距离让机器人自主决定“怎么做”还很遥远 , 要求人工智能软硬件(算法+芯片)都发展到非常高的层次。
从保持站立,到稳定行走、实现跑动,每一步都存在挑战。机械结构设计层面,需要合理 设计机器人腿脚结构,以及各部分的连接和运动方式;驱动层面,腿部输出大扭矩的需求,需要高功 率密度的电机;计算和控制层面,规划行走动作涉及多体运动和接触建模相关的规划和运算,实现有 适应性的稳定行走,以及跑动、转弯等动作,则需要根据传感器数据对动作进行实时调整,对控制算 法和控制器要求较高。
执行层面,要求更高精度的驱动,以及传感器的闭环反馈;决策和控制层面,可 能涉及多传感器融合、实时计算与调整等挑战,以确保找到动作对象并施加适宜幅度和力度的动作。
满足机器人复杂运算高能耗的需求,同时尽可能延长续航,对电池功率密度及电源管理系统 提出要求。
零部件小型轻质、集成方式优化;机器人本体材料创新。
散热器件和材料的研发和创新;芯片设计制造的持续进步。
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