智能人形机器人的开发在过去几年取得了显著进展。首先，传感器技术、伺服电机技术以及材料科学的发展，使得智能人形机器人的硬件系统变得更加先进、轻量化和灵活。人工智能、机器学习和深度学习等技术的应用，使得智能人形机器人具备了更强大的感知、理解和决策能力。然而，实现对复杂环境的准确感知和理解仍然是一个难点，特别是在人机互动的情境下。其次，交互界面和用户体验设计的改进，使得人类与智能人形机器人之间的交互更加自然、流畅，提高了机器人的可接受性和应用价值。尽管自然语言处理技术已经取得了很大进步，但实现机器人与人类之间自然流畅的语言交流仍然存在困难，尤其是在处理复杂的语境和语义时，实现人类般自然的动作和步态对于智能人形机器人仍然是一个挑战，特别是在不平整或变化的地形上保持稳定性。

本文重点介绍了智能机器人开发中可能存在的几个开发重点，包括传感器搭载及安装技术、智能机器人特有的人机交互技术、控制执行端的电机控制技术。

传感器——智能机器人不可或缺的感知器官

和智能汽车等大多数智能体一样，传感器之于机器人相当于人类各感知器官，机器人通过各类传感器识别外部信息，并作出判断和下一步动作。传感器按检测对象可划分为内部传感器和外部传感器。

1、内部传感器

内部传感器用以感知机器人的内部状态，包括位置传感器、速度传感器、力传感器和平衡传感器。

1）位置传感器

位置传感器可将被测物体的位置转换为输出信号，获得准确的线性位置、旋转和角度位置信息，是控制人形机器人运动的重要一环。

位置传感器用于测量机器人的位置或位置变化。常见的位置传感器包括编码器和GPS。编码器通过测量旋转或线性运动中的轴的位置，来确定机器人的位置。编码器可以是绝对式的（直接提供位置值）或增量式的（提供位置变化值，需要参考起始位置）。全球定位系统（GPS）通过接收卫星信号来确定机器人的地理位置。GPS适用于室外环境，并提供较高的位置精度。

2）速度传感器

速度传感器用于测量机器人的运动速度。常见的速度传感器包括编码器和惯性传感器。

编码器除了提供位置信息，编码器还可以通过测量位置变化的速率来提供速度信息。

惯性传感器，如加速度计和陀螺仪可以测量机器人的加速度和角速度，从而推算出速度信息。

3）力传感器

力传感器是将力的量值转换为相关电信号的器件。力传感器用于测量机器人施加或受到的力，常见的力传感器包括应变计和压力传感器。应变计通过测量物体受力后的形变来确定施加的力，压力传感器通过测量受力面上的压力来确定施加的力。

根据所测力的维数不同，力传感器可被分为一维至六维传感器。较为流行的六维力传感器能够在笛卡尔坐标系中同时测量力和力矩并且可以各三个分量的转换成为电信号。力传感器被广泛用于机器人各关节处。

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4）平衡传感器

平衡传感器用于测量机器人的平衡状态，特别是在倾斜或不稳定情况下。常见的平衡传感器包括加速度计和倾斜传感器。加速度计可以检测机器人的加速度，从而判断其倾斜状态。

倾斜传感器可以测量机器人相对于水平面的倾斜角度。

这些内部传感器通过测量不同的物理量，帮助机器人获取其位置、速度、受力和平衡状态等信息，从而实现精确的运动控制和环境感知。

2、外部传感器

广义的外部传感器是可以用于测量机器人测量外部环境及状态的所有硬件，包括视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器和味觉传感器。而狭义的外部传感器可以根据其应用和需要进行选择视觉上的认知，这更像是自动驾驶车辆那般的环境探测。这些传感器可以通过融合它们的数据来提供更全面、准确的环境感知能力，从而帮助机器人实现更高级别的功能。不同传感器之间可以相互配合，通过数据融合来提供更全面、准确的环境感知能力，帮助机器人实现更高级别的功能和任务。

这些传感器可以是如下一些硬件：

激光雷达（Lidar）通过发射激光束并测量其反射时间来获取机器人周围环境的三维结构。工作原理类似于雷达，但使用的是激光而不是无线电波。摄像头可以用于获取周围环境的图像信息。通过图像处理技术，机器人可以识别物体、测量距离等。超声波传感器可以发送超声波并测量其回波时间，从而得知周围物体的距离。适用于近距离测距和避障。红外线传感器可以检测周围物体发出的红外线，用于测量距离、检测物体、测量温度等。雷达（Radar）可以通过发送无线电波并测量其反射时间来探测周围物体，适用于远距离测距和目标检测。压力传感器可以用于测量机器人与地面或其他物体接触时的压力，可用于检测机器人是否接触到了物体。GPS接收器可以用于获取机器人的地理位置信息，适用于室外定位和导航。

以上这些外部传感器通过不同的物理原理工作，可以为机器人提供周围环境的感知能力，帮助机器人实现定位、导航、避障等功能。这里我们将以其中一种实现攀爬机器人BiCR实现的感知定位方式来详细说明传感器在智能机器人工作中的工作原理。

攀爬机器人BiCR可以在现实世界中有许多有价值的应用，从完成屋顶或其他高层建筑的维护任务到在难以到达的地方运送包裹或救生包。然而，为了成功部署在现实世界中，这些机器人应该能够有效地感知和绘制周围环境，同时准确预测它们在地图环境中的位置。

最近研究的主要目标是让双足攀爬机器人在以桁架结构为特征的环境中导航时能够自主定位并创建周围环境的地图。桁架构件的低纹理、形状相似、相互关联和相互咬合的性质给桁架环境中双足攀爬机器人的同步定位和建图带来了挑战。让双足攀爬机器人在以桁架结构为特征的环境中导航时能够自主定位并创建周围环境的地图。由于BiCR与其他机器人（地面车辆、无人机等）的配置和工作环境存在很多差异，可以基于SLAM 的方法专门应用于BiCR。这种融合机器人关节信息和环境信息的方法可以很好的提高BiCR的定位精度，这里称之为BiCR-SLAM。

BiCR-SLAM 作为开发的同步定位和建图系统，它使用 BiCR 机器人的配置信息、LiDAR 传感系统以及摄像头收集的视觉数据来定位机器人并绘制其正在攀爬的桁架的地图。该框架可以确定机器人抓手的姿势，并创建抓手周围的极点图，以便它在攀爬桁架时可以更好地规划其动作。

同时，BiCR-SLAM也是一种多源融合 SLAM 系统，用于估计机器人的独特状态和桁架的参数表示，超越了传统的点云映射。该系统包括编码器航位推算、LiDAR 里程计、极地标测绘和全局优化等四个模块（如下图所示，该框架由四个部分组成：编码器航位推算、激光雷达里程计估计工具、极地标绘图模型和全局优化技术）。其中，在全局优化中，利用多源融合因子图来联合优化机器人定位和极地标。

模型运作的因素图

基于上图所示，表示了整个融合定位模型的框架要素图。其中，编码器通过编码器航位推算得到正向运动学因子，来自 LiDAR 的点云用作里程计因子。在极地标测绘中，使用激光雷达视觉融合方案来感知极点。利用杆和夹具之间的约束关系来形成抓取因子。

BiCR-SLAM 的一个显着优点是它同时考虑与双足机器人关节相关的信息和传感器收集的数据。因此，BiCR 机器人可以绘制周围环境并预测其姿态，利用这些信息来计划下一步动作并安全地攀爬桁架。为了解决桁架环境的复杂性，利用一个杆地标映射模块，具有专用操作，包括杆检测、数据关联和参数化。在后端，使用多源因子图制定双足攀爬机器人的定位问题，涵盖正向运动学、LiDAR 里程计、抓取和极点等因素。

期间，使用单个激光雷达系统来感知机器人周围小传感范围内的极点，使用更多此类系统和深度学习技术来进一步提高其功能。同时，使用多个激光雷达来使用深度学习方法来感测极点物体，这些方法无需校准各种传感器之间的外部参数。通过使用扫描范围更广的传感配置来提高分割精度，这样可以很好的应用于攀爬机器人的自主导航。此外，使用集成运动规划部分来实现自主导航功能可以更好的将这类攀爬机器人在导航定位过程中进行运动控制。

人机交互——智能机器人控制的重难点

机器人研究人员面临的一个关键挑战是开发能够在涉及不同程度的不确定性的情况下与人类及其周围环境交互的系统。

首先，智能机器人需要准确地感知周围环境，并理解这些信息。这涉及到传感器技术的发展，如视觉、听觉、触觉等传感器的设计和应用，以及对这些传感器数据进行处理和分析的能力。其次，智能机器人需要具备自然语言理解和生成的能力，能够准确理解人类的语言输入，并能够以自然的方式回应和交流。这需要深入的自然语言处理技术和人工智能算法的支持。同时，智能机器人需要能够基于感知到的环境信息和用户需求做出合理的决策，并生成相应的行动计划。这需要强大的决策与规划算法，以及对环境的准确建模能力。此外，智能机器人的交互界面设计至关重要，它需要能够以友好、直观的方式与用户进行交互，提供良好的用户体验。这需要综合考虑人机交互的心理学、人机工程学等方面的知识。最后，智能机器人在与人类进行交互的过程中，需要确保安全性和隐私保护。这涉及到对数据的安全存储和传输，以及对用户隐私的尊重和保护。

事实上，虽然人类在与世界互动时可以不断地从经验中学习并感知自己的身体作为一个整体，但机器人尚不具备这些能力。

慕尼黑工业大学的研究人员最近进行了一项雄心勃勃的研究，他们试图将“主动推理”（一种描述将感知和动作结合起来的能力的理论结构）应用于人形机器人。他们的研究是欧盟资助的一个名为“SELFCEPTION”的更广泛项目的一部分，该项目将机器人学和认知心理学联系起来，旨在开发更具感知力的机器人。

例如，在机器人需要触摸物体的伸手任务中，模型会在所需的手部位置中产生错误，从而触发针对物体的动作，当机器人的手和物体位于同一位置时获得平衡（或最小化）。人形机器人能够使用相同的数学模型执行强大的双臂伸展和视觉跟踪任务。通过这种类型的算法，通过强制执行闭环感知的理念来改变当前对输入输出感知Pipeline（例如最先进的神经网络）的构建，其中前向和后向传递是在线处理的，并将行动作为另一个不可避免的变量。

Lanillos、Oliver 和 Cheng 是第一个在真正的人形机器人上实现基于自由能原理的模型的人。从长远来看，人们希望能够开发出具有与人类相同的身体适应和交互能力的人工智能体。与此同时，人们正在开发新的受生物启发的人工智能算法。还将使用这个模型来研究身体所有权和代理权，可能会在机器中实现自我识别。

人机交互中智能机器人控制的重难点涉及感知、理解、决策、交互设计、安全等多个方面，需要跨学科的综合研究和技术创新。

伺服电机——人形机器人的执行驱动控制原理

机器人执行驱动控制主要由伺服系统完成。人形机器人需要模仿人类的动作，这要求其运动具有高度的精准性和灵活性。伺服电机能够提供高精度的位置控制和速度控制，使得机器人能够实现复杂的运动，如行走、举手、转头等。相比传统的液压或气动驱动系统，伺服电机通常更加紧凑、轻量化，能够更好地适应人形机器人的设计需求，节省空间和重量。

这里需要说明的是伺服系统是运动控制的核心部件，每台人形机器人都需要一套伺服系统。伺服系统主要由伺服驱动器、伺服电机和编码器组成，编码器通常嵌入伺服电机。

伺服系统工作原理为：伺服驱动器发出信号给伺服电机驱动其转动，同时编码器将伺服电机的运动参数反馈给伺服驱动器，伺服驱动器再对信号进行汇总、分析、修正。整个工作过程通过闭环方式精确控制执行机构的位置、速度、转矩等输出变量。这个过程是一个反复迭代的闭环控制过程，通过不断调节控制信号，使得关节按照预定的轨迹或位置运动。