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人形機器人技術難點 高精尖技術的綜合

來源:平安證券     編輯:創澤   時間:2022/12/7   主題:其他 [加盟]

運動控制和人工智能是人形機器人技術落地的核心難點。

一方面,人形機器人的機械構造、驅動和控制的復雜程度都遠高于現有的機器人。要使人形機器人像人一樣運動,并按要求執行任務,開發者需要設計合理高效的機械結構(骨骼), 根據各部位運動需求構建執行精度高的驅動系統(肌肉),并開發具有高度穩定性和適應性的控制系統(神經系統); 同時供應鏈層面的材料、芯片、電池系統、零部件等也需要持續提質和創新。

另一方面,要賦予人形機器人以一定的自 主性完成任務的能力,即實現一定程度的認知和決策智能,尚需要人工智能軟硬件(大腦)的高度發展,道阻且長。

人形機器人技術難點如下

1 導航避障

涉及對環境的認知,以及路徑規劃、避障、制動等決策,與自動駕駛存在相似之處;但人形機器人工作環境非結構化,且活動形式是在三維空間中活動,所需決策可能更為復雜,需要人工智 能的進一步發展。

2 自主行動

包括與人的交互和與物的交互,目前的技術距離讓機器人自主決定“怎么做”還很遙遠 , 要求人工智能軟硬件(算法+芯片)都發展到非常高的層次。

3 雙足行動

從保持站立,到穩定行走、實現跑動,每一步都存在挑戰。機械結構設計層面,需要合理 設計機器人腿腳結構,以及各部分的連接和運動方式;驅動層面,腿部輸出大扭矩的需求,需要高功 率密度的電機;計算和控制層面,規劃行走動作涉及多體運動和接觸建模相關的規劃和運算,實現有 適應性的穩定行走,以及跑動、轉彎等動作,則需要根據傳感器數據對動作進行實時調整,對控制算 法和控制器要求較高。

4 多指手和雙手協作

執行層面,要求更高精度的驅動,以及傳感器的閉環反饋;決策和控制層面,可 能涉及多傳感器融合、實時計算與調整等挑戰,以確保找到動作對象并施加適宜幅度和力度的動作。

5 電源系統

滿足機器人復雜運算高能耗的需求,同時盡可能延長續航,對電池功率密度及電源管理系統 提出要求。

6 小體積+輕量化

零部件小型輕質、集成方式優化;機器人本體材料創新。

7 散熱

散熱器件和材料的研發和創新;芯片設計制造的持續進步。




機器人減速器:諧波減速器和RV減速器

諧波減速器是一種靠波發生器使柔輪產生可控的彈性變形波,器具有單級傳動比大,體積小,質量小,運動精度高等特征;RV減速器是是旋轉矢量(Rotary Vector)減速器的簡稱

諧波減速器和RV減速器比較

與RV及其他精密減速器相 比,諧波減速器使用的材料,體積及 重量大幅度下降;精度往往不及諧波減速器,一般應用于多關節機器人中機座

中國機器視覺產業聚焦于中國東部沿海地區(括廣東,江蘇,浙江及上海)

中國機器視覺技術在工業領域應用較多,產業分布與中國制 造業發達地區的地理位置聯系較緊密,在廣東省、江浙滬等 地區較集中,誕生了多個中國機器視覺產業鏈上中游龍頭企業

機械臂-高度非線性強耦合的復雜系統

一種用于機械臂的末端連桿裝置,包括末端連桿主體,末端連桿主體設置在機械臂的輸出端;至少一個握持部,握持部能夠被握持,與末端連桿主體一體地形成

SLAM、機器視覺、語言交互、操作系統與應用開發、云平臺構成機器人的軟件及集成方案

SLAM是即時定位與地圖構建,主要用于解決機器人在 實際環境中的定位與運動導航問題;云平臺為機器人提供更大的信息存儲空間和 超強的計算能力

芯片、控制器、伺服舵機、傳感器、減速器構成機器人的核心零部件

芯片主要負責機器人作業的數據計算和指令下達;控制器主要負責發布和傳遞動作指令;伺服舵機主要用于驅動機器人的關節;減速器主要安裝在機器人關節處

機器人“智”的體現:環境感知(傳感器)

傳感器是機器人具有類人知覺與反應能力的基礎,可分為用于測量智能機器人自身狀態的內部傳感器和用于測量與機器人作業相關的外部因素的外部傳感器

GB/T 8446.2-2022《電力半導體器件用散熱器 第2部分:熱阻和流阻測量方法》

可使用半導體器件或將符合歐姆定律的電阻性元件封裝在半導體器件管殼內制成的發熱元件作為熱源,避免半導體器件的導通角對功率計算的影響

中國智能機器人未來發展趨勢與前景

1政策扶持:機器人產業營業收入年均增速超過20%;2社會因素:勞動供給減少,人口老齡化和人工成本走高;3經濟發展:第三產業有望拉動對服務機器人的需求量

人形機器人的身高體重自由度價格

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特斯拉人形機器人結構介紹

電機驅動上擎天柱擁有 2.3KWH,52V 電壓的電池組;28個定制關節驅動器,6種關節驅動;采用仿生思維將機器人膝關節構造成四連推桿結構

特斯拉人形機器人功能有哪些?50個自由度,手指靈敏度高

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人形機器人的發展及其趨勢

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送餐機器人兩個較為普遍的問題

送餐機器人推廣過程中也出現了一些技術瓶頸,在送餐過程中循跡路徑偏差,人機交互功能不夠智能化等問題,循跡過程中路徑穩定性和障礙物識別可靠性

機器人抓取學習,視覺示教遠程操作機器人

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