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。