2024 年 9 月 4 日，IEEE Xplore发布了一篇《Key Components and Future Development Analysis of Humanoid Robots》的论文，文章概述了人形机器人发展的现状和未来技术趋势，总结了总体技术路线和关键要素，重点介绍了机器人本体设计、运动控制算法和核心部件技术。此外文章还分析了人形机器人未来的创新链、产业生态系统和产业化趋势。文章认为人形机器人及其相关产业将在重塑生产方式和生活方式、提高人们的生活质量方面发挥关键作用。

小编将论文的主要内容概述如下，供各位读者参考。

引言

人形机器人作为智能机器人领域的典型代表，是集成了机械制造、材料科学、通信技术、传感器技术、控制技术、仿生学和人工智能等多个学科的高科技综合平台。人形机器人代表了机电一体化、自动化和智能化的最高水平，它们在智能机器人领域中具有最高的集成度和技术挑战性。这些机器人在各种行业中具有广阔的应用前景，并在未来社会中将扮演不可替代的角色。

人形机器人相关技术将产生巨大的商业价值，其带来的规模效应将推动上下游产业链的发展，提高社会生产力和生产效率，甚至可能重新定义生产力和生产关系。在未来，人形机器人有望成为新一代智能移动终端，在各种非结构化环境中执行任务，涉及广泛的信息收集、提取、分析和应用。

人形机器人的研究始于20世纪60年代末，经历了数十年的快速发展。日本在人形机器人技术方面处于领先地位，例如早稻田大学开发的WOBAT-1和WABOT-2。本田公司的ASIMO机器人是早期的杰出代表，以其精确的机械设计和运动控制算法而闻名。近年来，本田推出了E2-DR机器人，继承了ASIMO的核心技术，并提高了地形适应性。

在欧洲，德国的LOLA和TORO机器人，以及西班牙的REEM-C机器人，都是该领域的重要成果。美国的波士顿动力公司、特斯拉和NASA等机构在人形机器人技术方面处于全球领先地位，推出了Atlas、Optimus和Valkyrie等著名机器人。中国的研究虽然起步较晚，但近年来已加速发展，北京理工大学、浙江大学和清华大学等机构在人形机器人领域取得了显著成就。

人形机器人将推动技术创新并实现跨学科突破，特别是在非结构化环境中，它们有望成为移动智能终端。

人形机器人关键要素分析

人形机器人的关键要包括机械结构、运动控制算法、环境感知与人机交互、机器臂与灵巧手、检测与测试能力等。这些技术元素不仅奠定了机器人整体系统的基础，也决定了其在实际应用中的性能和可行性。

人形机器人的基本原则：人形机器人的设计旨在模仿人类的几个基本特征，包括直立行走的能力、解放双手进行工具操作的灵活性，以及一定程度的智能。这些机器人需要具备模仿人类行走的双腿、能够执行类似人类动作的双臂和双手，以及能够感知、理解和交互外部环境的智能水平。

机构设计能够双腿直立是人形机器人的必备条件，也是整个身体在复杂地形上灵活移动的必要条件。而整个腿部 机构的设计是实现这一目标的关键，需要以仿生学和生物力学为重点。它涉及人体骨骼肌结构和关节运动学的研究，深入分析人体运动的底层机制，对人体运动部件进行结构复制、功能复制和性能优化。同时，考虑机器人整体的轻量化设计和工业设计，使其具有更好的动态控制和操作能力。在设计腿部机构时，既要保留人体腿部的仿生特性，又要尽可能简化腿部机构，使自由度最小，降低控制系统和驱动系统的复杂性。还应优化腿部驱动电机部件和腿部机构的安装位置，以减小快速摆动腿部时的转动惯量和质量，从而减轻驱动电机和电源的负荷。

技术发展和产业转型：人形机器人的技术进步和产业化涉及多个方面，包括核心组件、机械身体、运动控制算法、环境感知与交互、机器人手臂和灵巧手、检测与测试能力，以及技术标准的协调。这些要素共同构成了人形机器人的基础，并决定了其功能和性能。

机器人身体结构：人形机器人的身体是所有组件和功能的物理载体，其设计包括整体设计、结构组件、连接器、运动机制和动力组件。设计时需要考虑机器人的载荷能力、电池寿命和移动性。

运动控制算法：算法是人形机器人的“灵魂”，决定了机器人的行走、操作、平衡和稳定性。文章讨论了被动控制方法、中央模式发生器（CPG）控制算法、基于ZMP、COP、FRI、CMP、CP和DCM的控制算法，以及模型预测控制（MPC）和强化学习控制算法。

模型预测控制 (MPC) 基于机器人身体的动态模型。它分析当前的运动模式，预测 特定时间范围内各种状态变量的未来趋势，并使用实际状态向量与该时间范围内的期 望状态向量之间的差异作为优化目标。这使 MPC 能够计算每个支撑腿应提供的最佳 力向量，以实现对机器人姿势的稳定控制。此外，MPC 可以无缝处理主动控制输入，例如转弯、加速和姿势变化。MPC 在腿式机器人（包括四足机器人 ）中得到了广泛应用，可实现稳定 的步态控制和跑步。它简化了控制、增强了鲁棒性并促进了工程实施。鉴于人形机器人 和四足机器人都属于腿式机器人类别，越来越多的人形机器人制造商和研究机构正在 探索将 MPC 用于双足机器人的平衡和运动控制。这些努力取得了积极的成 果，特别是在处理复杂地形、台阶和外部干扰方面。事实证明，基于 MPC 的运动控制优 于基于ZMP的控制，无需进行大量特定规划和计算。

强化学习控制算法强化学习是机器学习的一个重要分支，主要基于人工神经网络进行迭代计算。在强化学习中，智能体与环境进行交互，根据交互结果评估自己的行为策略，通过不断的试错过程向奖励函数高的方向收敛。近年来随着计算能力的大幅提升、动态建模平台的进步和仿真条件的成熟，基于强化学习的端 到端运动控制方法被广泛应用于四足机器人和人形机器人的运动控制，并展示了许多机器人行走行为，显著提高了行走性能和复杂地形的导航能力。

核心组件：核心组件是人形机器人的基础，包括驱动组件、传感器、电池、微芯片等。驱动组件尤其重要，因为它们的形式和特性直接影响机器人的技术路线、控制架构和动态性能。

驱动组件：驱动组件可以是电动、液压或新型驱动方式。电动关节需要精确设计和系统集成，而液压执行器则以其高功率密度和速度而受到青睐。新型驱动部件包括人工肌肉、制动材料、压电材料、复合驱动方式等，这些部件一般应 用于小型机器人，目前属于前沿技术的研究阶段，距离实际应用还有一定的距离。

传感器：传感器是人形机器人感知外部世界的关键，包括力传感器、IMU、触觉传感器、摄像头和激光雷达等。这些传感器使机器人能够进行地面反力测量、姿态检测、交互和导航。机器人身体上常用的传感器有六分力传感器（SFS）、惯性测量单元（IMU）、触觉 传感器、摄像头、激光测距仪等。SFS传感器主要用在人形机器人的脚底和手腕上，在使用 ZMP运动控制算法时，可辅助测量地面反作用力、进行ZMP点控制和规划；手腕上的SFS传 感器可辅助机器人手臂进行力控制和灵巧操控。IMU一般放置在机器人的重心位置，用于检 测身体姿势、加速度等数据，通过计算和传感器融合算法，IMU可提供人形机器人状态的估 计，作为模型预测控制（MPC）和ZMP控制的反馈。触觉传感器一般位于机器人的手部，也 可能分布在四肢和躯干上。对于注重感知和交互的机器人，触觉传感器可辅助与人类和环境的交互。

其他核心组件：除了驱动和传感器，电池、控制芯片、计算芯片和新材料等也是人形机器人的重要组成部分，它们影响机器人的电池寿命、操作稳定性、控制性能和设计轻量化。

人形机器人未来发展趋势分析

跨学科合作促进协同创新：