運動控製和人工智能是人形機器人技術落地的核心難點。
一方麵,人形機器人的機械構造、驅動和控製的複雜程度都遠高於現有的機器人。要使人形機器人像人一樣運動,並按要求執行任務,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係統(肌肉),並開發具有高度穩定性和適應性的控製係統(神經係統); 同時供應鏈層麵的材料、芯片、電池係統、零部件等也需要持續提質和創新。
另一方麵,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
1、導航避障:涉及對環境的認知,以及路徑規劃、避障、製動等決策,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,所需決策可能更為複雜,需要人工智 能的進一步發展。
3、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“怎麼做”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。機械結構設計層麵,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;驅動層麵,腿部輸出大扭矩的需求,需要高功 率密度的電機;計算和控製層麵,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,對控製算 法和控製器要求較高。
4、多指手和雙手協作:執行層麵,要求更高精度的驅動,以及傳感器的閉環反饋;決策和控製層麵,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並施加適宜幅度和力度的動作。
5、電源係統:滿足機器人複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係統 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;芯片設計製造的持續進步。
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