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触觉

机器人通过力控制系统获得“触觉” 

力控制系统给予机器人以“触觉”。对应于人的触觉，机器人的触觉传感系统就是一种可以通过接触 来测量物体给定属性的装置或系统。一般来说，机器人的触觉感知与在预定区域内的力的测量有关。为 了改进机器人的应用效果，也应当为机器人配备先进的触觉感知系统，以使其能够感知周围环境，远离 潜在的破坏性影响，并为后续任务（如手部操作）提供有效信息。 以力传感器为核心的力/位控制是机器人主要控制方式之一。力控制一般泛指机器人应用领域中，利用 力传感器作为反馈装置，将力反馈信号与位置控制（或速度控制）输入信号相结合，通过相关的力/位混 合算法，实现的力/位混合控制技术。也称力/位混合控制技术，简称力控制。

力传感器是精准直接力控最佳解决方案

➢ 直接力控通过不同的力反馈方式实现，其中使用多维力矩/力传感器是最佳方案。

a. 电流环：通过电流反馈和辨识的动力学模型估计外力，适用于直驱电机或者带小减速比的应用场景，如小型阻抗控制的人机交互的机械臂和小型四足等。对于大减速比的机器人，其关节back-drive的摩擦力巨大， 电机电流不足以精确估计末端执行器上收到的外力。优势是无需额外的传感器，缺点是受摩擦力影响导致的力控精度差，适用场景有限。

b. 弹性体——抗外界冲击性能强: SEA（串联弹性驱动器）用弹性的形变和高精度的位置传感器来间接地测量力距的大小，往往适用于人型机器人集成度较高和驱动器输出力矩要求较高的应用场合。

c. 力传感器：通过在机械臂末端加装一个力传感器来实现。相对于一维力传感器，六维力传感器的力控维度更多，能够测量物体在三维空间内所有受力情况，可测量在任何方向、任何轴上的应用负载，并能承受额定测量范围5到20倍的过载，精度甚至可达0.01N，相应的价格也更贵。典型应用案例包括KUKA LBR iiwa机械手等机械臂及特斯拉Optimus人形机器人。

机器人力控方式不断演进 - 从位置控制到力/位混合控制 

传统位置控制引起的瞬间过载易损害机器人。位置控制下，机器人严格按照预先设定的位置轨迹进行 运动。若机器人运动过程中遭遇到了障碍物的阻拦，导致位置追踪误差变大，此时机器人会努力地“出 力”去追踪预设轨迹，最终导致了机器人与障碍物之间产生巨大的内力，从而伤害零件或机器人。 

柔顺控制提高机器人在复杂场景下对接触环境顺从的能力。传统的位置控制技术无法满足柔性装配或 不均匀复杂曲面打磨等任务的需求。由于空间不一致性造成的位置偏差可能引发系统超载和损坏，因此 必须引入力矩/力控制作为输出或反馈，实现更精细的控制，提高机器人对外界环境中的力的顺从或控制 能力就是提高机器人的柔顺性。  机器人的柔顺性来自对位置和力的综合控制。柔顺控制分为被动柔顺和主动柔顺，被动柔顺是对外部 作用力的顺从，而主动柔顺是对外部作用力的控制，从而解决与外界环境的交互问题。

柔性触觉传感器：助力机器人感知能力再上一层楼 

“电子皮肤”的应用有望赋予机器人更丰富的触觉，进一步升级其感知能力。人体皮肤中分布着众多由不同类型的神经元组成的感受器，其中默克尔细胞和鲁菲尼小体主要感受持续的低频压力，二触觉传感器正是对人体这两个触感受器的模仿。触觉传感器的原理是将触觉刺激转换为电信号，为机器人感知提供压力、 温度、等信息；而电子皮肤则是由点状的触觉传感器组合构成，多被排列成矩阵。同时，由于电子皮肤由柔 性材料制备而成，具备高柔韧性、拓展性、高弹性等特点，因此又称柔性触觉传感器。

➢ 柔性触觉传感器有望集成更强的信息收集能力。六维力传感器通常仅能反映机器人关节（单点）受力情 况，而分布于肢端、表皮的柔性传感器可以收集更为丰富的信息，以帮助机器人完成精细动作。目前， 柔性触觉传感器主要仅能够感受压力，未来有望收集粗糙度、温度等其它物理量，具备真正意义的触觉。

➢ 柔性触觉传感器的结构主要分为外层的基底材料和内层的敏感材料。基底材料通常采用PET、PDMS等高 柔性、高拓展性的材料制成；而敏感层材料通常包括有机聚合物、碳纳米管、石墨烯等。

对于人形机器人，除了手指、肢端等需要高灵敏度的部位外，四肢、前胸、后背等外露的部位也期望进行全面覆盖以实现类似人类的触觉感知。

➢ 机器人灵巧手：机械手注重手的驱动控制，对电子皮肤和相关柔性传感器的需求较高，是灵巧手领域催生的主要新硬件，清华大学研究团队研发的新型多功能电子皮肤仅采用4个分布式压热传感单元就实现了大覆面电子皮肤的力感知与接触位置感知，而且其还集成了温度传感和接近感知功能，可实现人机碰撞前的安全预警和防控，保障人机交互安全。

➢ 机器人领域为柔性触觉传感器市场增长的主要驱动力。根据QYResearch数据，2022年全球柔性触觉传感 器约15.3亿美元市场，预计2029年全球柔性触觉传感器市场规模将达到53.2亿美元，2022-2029CAGR为 17.9%，机器人领域需求为市场增长的主要驱动力。

定位

IMU在人形机器人中发挥的作用主要体现在精确的姿态控制和平衡维持、导航和定位、动作执行和路径规划3 个方面，具体看其应用方向在于惯性导航和测量稳控。

➢ 姿态控制和平衡：惯性稳控是通过连续监测系统姿态与位置变化，利用伺服机构动态调整系统姿态，帮助机 器人维持稳定的姿态和平衡。人形机器人在执行各种动作中，需要精确地控制机体姿态和平衡。 ➢ 导航和定位：通过对角速率和线加速度按时间积分以及叠加运算，可以动态确定自身位置变化，其优势在于 不借助外源信息，可以独立使用。同时IMU可以与卫星定位结合，提供准确的室内和室外定位信息，人形机 器人在复杂环境中导航和定位的能力大大提升。

➢ 动作执行和路径规划：基于IMU的测量数据，人形机器人可以更精确地执行各种动作，如行走、转弯、跳跃 等。此外，IMU数据还可以用于路径规划，帮助机器人避开障碍物，规划出更合理的运动轨迹。

何为惯性传感器和IMU？ 

惯性技术广泛应用于海、陆、空、天各种载体的导航、定位与控制。而惯性传感器是将物体运动的加速 度、位置和姿态转换为电信号的器件，主要包括加速度计、陀螺仪和惯性测量单元（IMU）。 

惯性测量单元(Inertial measurement unit，简称 IMU)， 是测量物体三轴姿态角（或角速率）及加速度 的装置。一个IMU模组通常包含三个轴向的陀螺和三个轴向的加速度计（或增加三个轴向的磁力计），甚至 包含磁力计、GPS等辅助单元以完成更复杂的测量。

➢ 构成：IMU模组通常包括一个速度传感器（加速度计）和一个角速度传感器（陀螺仪）。加速度计用于 测量物体的线性加速度，而陀螺仪则用于测量物体的角速度。

➢ 重要性：单独使用MEMS加速度计的测量结果会受到运动加速度的影响，使倾角测量不够准确，所以通 常需利用 MEMS 陀螺仪和磁传感器补偿。同理，单独使用陀螺仪亦无法准确判断设备的姿态。因此需要 确认运动状态的设备通常组合使用三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁传感器，即为六轴IMU或九轴IMU。

惯性传感器有望成为机器人标配。惯性传感器又称惯性测量单元（IMU：Inertial Measurement Unit）在机 器人上可以与摄像头、力传感器等多传感器数据融合，以达到维持身体平衡，预测速度和轨迹并进行定位导航等功能，在四足机器人、人形机器人上均有望标配。惯性传感器技术壁垒高，目前单个高精度IMU售价约为几千元至万元，价值量较高，国内已有公司掌握核心技术并实现稳定量产。

MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）微电机系统技术被广泛用于IMU及传感器的制造过程中。 MEMS可利用大规模集成电路制造技术和微加工技术，把微传感器、微执行器、微结构、信号处理与控制 电路、电源以及通信接口等集成在一片或者多片芯片上。

➢ MEMS传感器在人形机器人的适应性较高。通过MEMS技术制成的传感器具有体积小、重量轻、成本 低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和智能化等优点。随着机器人感知功能的提升， 所需求的传感器数量势必增加，对于小体积、轻重量、低成本的诉求十分强烈。

➢ MEMS技术助力传感器实现高度集成化。通过MEMS技术，可以在同一衬底上集成多种敏感元件，使 其能同时检测多种物理量并能输出多个信号，提高MEMS芯片的集成度。

根据下游应用场景不同，对惯性传感器的精度要求亦不相同，通常其精度与制造成本和售价呈正相关。 我们认为由于智能驾驶、机器人、人机交互等新兴应用领域对惯性传感器需求的增加，传统的分类可能无 法准确划分下游应用领域，仅可作为参考。 ➢ 消费级：普通的消费级电子产品所使用到的IMU 都是低精度且十分廉价的IMU，对精度要求较低，普 遍应用于手机、运动手表等消费电子产品中，通常售价在几十元至几百元级别。

➢ 战术级：战术级IMU的精度高于消费级，广泛应用于高端工业领域、车辆控制、无人机等领域。制造 成本相对可控，售价通常在几百至几千元不等，可用于智能驾驶领域。

➢ 导航级：精确度极高，主要用于无人系统和航空领域。根据其参数和下游应用不同，售价波动较大。

➢ 战略级：主要用于航天工业、航海等尖端领域，通常体积较大，且价格极为昂贵。

能源动力部件

机器人的电池主要有镍氢电池、锂电池、铅酸蓄电池三类。其中，镍氢电池主要用于成本 控制严格，不需要大容量和大电流放电、安全性要求较高的玩具机器人、扫地机器人等领域。 铅酸蓄电池技术较锂电池更为成熟，但由于比较笨重，移动不方便，基本用于不需要移动的机 器人领域，由于污染较为严重，正在逐渐被锂电池取代。 锂电池主要应用于智能服务机器人、娱乐经纪机器人、探险排爆等特种用途机器人领域。 一般，对于成本不敏感的机器人，切要求电池较轻、可提供大电流放电、保障长使用寿命的机 器人一般会选择聚合物锂电池，如竞技机器人、特种机器人。 磷酸铁锂在不需要电池大电流放电、低温性能的 AI 服务机器人、工业较大型机器人领域应 用较多。三元锂电池相比聚合物电池成本更低，且能量密度较磷酸铁锂电池更大，在机器人领 域应用较为广泛，尤其是 18650 锂电池。

除了最基本的供电功能之外，人形机器人还要考虑到电池的配重问题，保证身体的平衡。 以 48 千克的本田 ASIMO 机器人为例，其电池重量约为 6kg，约为体重的 1/8 左右，优必选 Walker X 机器人的电池重量约为 3.6kg，约为体重的 5.7%。 但前文提到，目前的几款知名人形机器人主要停留在展示和实验阶段，因此电池做到月清 凉越好。而根据我们的产业链调研，若要实现大规模商业化，其带电量和续航可能有更高的要 求，相对应地，一般电池重量应占到人形机器人重量的 1/3 左右。根据 OFweek 锂电网，目前 磷酸铁锂电池的能量密度一般为 150Wh/kg，三元电池的能密度约为 200Wh/kg。假设特斯拉 人形机器人体重 68kg，电池重量占比 1/3 计算，则其锂电池重量约为 22.7 千克，若采用三元 锂电池，则带电量约为 4.54kWh，续航时长在 3.54-9.08 小时，若采用磷酸铁锂电池，带电 量约为 3.41kWh，续航时间在 3.41-6.81 小时。

此外，由于目前所有的人形机器人都是直流驱动，用 48V、24V、12V 的总线 将电机、控制器串起来，通过电源分配器分配电流，因此，还要考虑电池的动态管 理问题。有些人形机器人由于没有刹车，在电量耗尽的时候会倒下，因此当电量快 要耗尽的时候需要预留一些余电在其中，以供机器人回到原位。

控制器部件

控制器是人形机器人的大脑和小脑，是产业发展核心基础。控制器相比执行器更为“无形”， 但对机器人本体的表现起到至关重要的作用，且在长期的发展迭代可能成为拉开距离的关 键点，是各家人形机器人公司的核心技术。整体控制器框架通常包括感知、语音交互、运 动控制等层面。其中，运动控制器重要且复杂，如果机器人在不平坦地面和不确定的外部 环境中进行动态运动，运动控制器需要实时调整其计划和轨迹，并协调双足和全身肢体的 状态。同时，控制器也是政策层面重点支持的环节，在今年工信部发布的两大人形机器人 重磅政策中，“运动控制”均放在关键位置。

人形机器人相比其他成熟产业，控制器原理殊途同归，但在具体结构和要求存在区别。① 工 业机器人：控制器用于控制机械臂运行轨迹、空间位置，相比人形对控制精度、工艺理解 要求更高；② 扫地机器人：控制器主要用来规划路径，避障，以及人机交互，这是人形机 器人控制器的功能之一，此外人形机器人所需的算法实时性要求、控制器处理能力更高；③ 汽车域控制器：通常分为动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域和车身域，其中自动驾 驶汽车域控制器和人形机器人的控制器的控制原理类似，需要多传感器融合、定位、路径 规划、决策控制、图像识别、高速通讯、数据处理的能力；但是汽车和人形机器人在安全 性、控制精度、算法要求、接口复杂程度不同。

特斯拉可将汽车的 FSD 技术运用于 Optimus。特斯拉工程师团队表示，从机器人概念到 设计，再到生产和验证的全过程，他们均使用车辆设计作为基础。马斯克曾说“汽车是四 的轮子的机器人，而 Optimus 则可以看作是一个有四肢的机器人”。1）人形机器人的外 部环境更复杂，更需要依赖神经网络解决路径规划和执行问题，FSD 系统若整合到人形机 器人系统中，端到端解决方案有望显著提升人形机器人的视觉感知水平和运动规划、控制 能力；2）人形机器人的算力要求高，Dojo 超算系统可为其提供支持。

工控领域：控制器发展成熟，国产替代潜力巨大。运动控制系统是机械设备的核心部件， 上百年发展至今形成多种技术路线并存的格局，如数控系统（CNC）、通用控制器（GMC）、 可编程逻辑控制器（PLC）、专用控制器等，分别适用于不同下游场景。运动控制器的国 产化率低，技术瓶颈在于硬件（芯片）、软件算法、定制设计和集成等。高端运动控制器、 PLC 和数控系统 CNC 均有具有的国产替代空间。

控制器面临新应用场景、政策重点支持、国产替代等多重发展机遇。由于人形机器人尚未 实现产业化落地，因此尚未出现批量供应相关控制器的公司；但控制器作为工业及消费领 域自动化设备的“大脑”，控制框架和原理同源，在控制器领域长期深耕的优质公司将在 新的产业浪潮中具备明显的先发优势。

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