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人形機器人運動控制:制約商業(yè)化落地進程的關鍵環(huán)節(jié),確保機器人能夠完成復雜的任務,進入各種生態(tài)場景

來源:西部證券      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/6/28      主題:其他   [加盟]

人形機器人應用廣泛,機遇與挑戰(zhàn)并存。人形機器人,是指具有人的形態(tài)和功能的機器人。隨著行業(yè)不斷發(fā)展,具備高度仿人外形、強大的感知能 力以及智能決策和學習能力的人形機器人有望廣泛進入各種生態(tài)場景,如工業(yè)自動化、醫(yī)療康復、服務與零售、危險救援、家庭服務、教育科研等。 隨著資本和人才不斷涌入、機器人控制和AI技術快速迭代,人形機器人產業(yè)日新月異,但從大規(guī)模商業(yè)化落地角度來看,人形機器人產業(yè)在技術、 經濟、社會等方面仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。

準確的復雜運動控制技術是人形機器人得以廣泛應用的基礎。人形機器人運動控制是指對機器人進行準確控制,使其能夠模擬和執(zhí)行人類的各種動 作和運動。這種控制不僅包括對機器人關節(jié)的準確控制,還包括對機器人整體運動軌跡的規(guī)劃和控制,以確保機器人能夠完成復雜的任務,為機器 人在實際應用中的廣泛發(fā)展奠定基礎。

基于模型的控制和基于學習的控制方法相輔相成,助力人形機器人運控迭代升J。在軟件算法層面,人形機器人的運動控制可以分為基于模型的控 制和數據驅動控制,每種控制方法都有其d特的優(yōu)勢,能夠解決不同的控制問題。1)基于模型的控制:具有高可解釋性等d特優(yōu)勢,但其主要依賴 于準確的建模和手動參數調整,這使得在多剛體規(guī)劃和控制中優(yōu)化變得復雜。2)基于學習的控制:是指利用數據驅動技術使機器人能夠從經驗中學 習運動策略;趯W習的方法特別適用于傳統(tǒng)模型可能難以捕捉與未結構化或不可預測地形互動復雜性的環(huán)境。二者相結合的混合控制方式則通過 數學模型提供基礎控制框架,利用數據驅動方法增強適應性和魯棒性,兼顧了控制精度和適應性,大大提高了人形機器人的運動和作業(yè)能力。

頭部企業(yè)運控表現亮眼,多環(huán)節(jié)有望受益。以特斯拉Optimus、宇樹G1及波士頓動力Atlas等為代表的人形機器人產品由于硬件方案的差異化,各自 擅長的領域有所差異,但均展現出了優(yōu)秀的運控能力。一般而言,涉及運動控制相關的軟件算法開發(fā)是由機器人主機廠自研完成。運動控制相關硬 件本體(如控制器、執(zhí)行器、傳感器等)的開發(fā)分工差異則較大,自研或采購第三方供應商的形式均有。另外,涉及到機器人訓練相關的硬件,如動捕設備、遙操設備、仿真軟件工具,多為第三方供應商或開源平臺提供。



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