機(jī)器人技術(shù)一直是人類科技關(guān)注的焦點(diǎn)。盡管科幻文學(xué)中早期對機(jī)器人的描繪多為類人生物形態(tài) (如卡雷爾·恰佩克、艾薩克·阿西莫夫、E.T.A.霍夫曼筆下的經(jīng)典形象)，但1961年應(yīng)用于汽車制造業(yè)的首臺機(jī)械臂Unimate卻是極為簡化的工業(yè)設(shè)備。

經(jīng)過計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)、控制理論、電機(jī)工程及傳感技術(shù)的多年發(fā)展，機(jī)器人逐漸具備導(dǎo)航、交互與協(xié)作能力，能夠完成更復(fù)雜的任務(wù)。如今，具身人工智能正成為新一代高機(jī)動(dòng)性機(jī)器人的核心技術(shù)特征。構(gòu)建日益復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)的三大核心要素包括：

機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制機(jī)

日益復(fù)雜環(huán)境下的感知與導(dǎo)航

適用新任務(wù)的模塊化與靈活性 (溝通、設(shè)計(jì)等)

本文摘錄自恩智浦《從固定機(jī)械臂到人形機(jī)器人: 移動(dòng)機(jī)器人的演進(jìn)歷程》白皮書，歡迎下載并閱讀完整版本。

以機(jī)器人演進(jìn)脈絡(luò)為主線，探討機(jī)器人技術(shù)的前沿進(jìn)展與挑戰(zhàn)，請點(diǎn)擊下載>>

復(fù)雜性演進(jìn)路徑

以運(yùn)動(dòng)方式為分類維度，現(xiàn)代機(jī)器人可劃分為幾種不同類別，與操作機(jī)器人所需的控制與指令系統(tǒng)的復(fù)雜性形成顯著的對應(yīng)關(guān)系。隨著各類技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，復(fù)雜性逐漸變得可控，其演進(jìn)過程也可視為一部簡明的機(jī)器人發(fā)展史。

圖：以運(yùn)動(dòng)方式為分類維度，現(xiàn)代機(jī)器人可劃分為幾種不同類別，與操作機(jī)器人所需的控制與指令系統(tǒng)的復(fù)雜性形成顯著的對應(yīng)關(guān)系。

機(jī)器人最簡單的形式可能是一個(gè)三軸固定機(jī)械臂或龍門起重機(jī)，用于將物品或工具搬運(yùn)至工作空間內(nèi)的特定位置。更為復(fù)雜的固定機(jī)器人通常采用“機(jī)械臂”結(jié)構(gòu)，由5至7個(gè)依次相連的驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)構(gòu)成，末端配有工具或夾具。這類機(jī)械臂已廣泛應(yīng)用于裝配、取放、焊接、檢驗(yàn)等工業(yè)領(lǐng)域。機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)軌跡在空間內(nèi)的指定點(diǎn)之間預(yù)先規(guī)劃與計(jì)算，由中央電機(jī)控制系統(tǒng)根據(jù)位置/扭矩曲線調(diào)度關(guān)節(jié)電機(jī)，將工具移至指定位置。

計(jì)算、電機(jī)控制與傳感技術(shù)的最新進(jìn)展，逐漸打破傳統(tǒng)的集中式結(jié)構(gòu)與僵化的調(diào)度，更輕量化的機(jī)器人能夠在工作空間內(nèi)靈活地操控工具或夾具。目前，這些系統(tǒng)采用由中央運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器引導(dǎo)的分布式電機(jī)控制系統(tǒng)。

需留意的是，路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)控制與電機(jī)控制是三個(gè)區(qū)別明顯的概念：

路徑規(guī)劃是從工作空間層面考量任務(wù)，確定機(jī)器人需將工具 (或自身) 移動(dòng)至何處，以完成指定任務(wù)。

運(yùn)動(dòng)控制將機(jī)器人在操作空間內(nèi)的姿態(tài)與位置視作其關(guān)節(jié)位置的函數(shù)。為實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃器要求的目標(biāo)姿態(tài)，運(yùn)動(dòng)控制會計(jì)算電機(jī)所需執(zhí)行的動(dòng)作。

電機(jī)控制負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)指令下達(dá)與狀態(tài)監(jiān)測，執(zhí)行由運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)計(jì)算出的動(dòng)作指令。

需要指出的是，前文提到的所有系統(tǒng) (機(jī)械臂、AMR和漫游車) 在設(shè)計(jì)上本身就具備穩(wěn)定性——即使斷電或運(yùn)動(dòng)控制功能失效，系統(tǒng)也會自動(dòng)進(jìn)入安全、穩(wěn)定的靜止?fàn)顟B(tài)。然而，隨著嵌入式計(jì)算能力的提升，工程師開始突破固有穩(wěn)定性的限制。在研發(fā)多旋翼無人機(jī)時(shí)，工程師成功地讓本質(zhì)上不穩(wěn)定的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定。

這一成果得益于對原本獨(dú)立的運(yùn)動(dòng)控制與電機(jī)控制系統(tǒng)的深度整合。運(yùn)動(dòng)控制成為維持特定位置與姿態(tài)所必需的實(shí)時(shí)關(guān)鍵功能。一旦運(yùn)動(dòng)控制回路中斷，無人機(jī)將立刻墜落。由于功耗與重量的限制，路徑規(guī)劃等更高層級的功能在早期通常由人工操作完成，例如通過遙控器下達(dá)“以特定速度向前移動(dòng)”等一般性運(yùn)動(dòng)指令。

為了穩(wěn)定控制這些運(yùn)動(dòng)鏈，需要位置編碼器、電機(jī)、慣性測量單元 (IMU)、陀螺儀和計(jì)算元件等所有相關(guān)組件之間實(shí)現(xiàn)低時(shí)延通信。此外，還需以低時(shí)延執(zhí)行復(fù)雜的全身運(yùn)動(dòng)與電機(jī)控制算法，而這一能力的實(shí)現(xiàn)得益于機(jī)載計(jì)算能力的顯著提升。

更為復(fù)雜的是，這些系統(tǒng)被設(shè)計(jì)用于應(yīng)對具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境——畢竟，在平坦的倉庫或醫(yī)院地面，簡單輪式結(jié)構(gòu)已足夠應(yīng)對移動(dòng)需求。腿部結(jié)構(gòu)只有在輪式方案不再適用時(shí)才顯現(xiàn)其價(jià)值，因此在運(yùn)動(dòng)規(guī)劃中必須考慮環(huán)境因素 (例如，確定機(jī)器人每只腳落下的位置)。由于系統(tǒng)處于動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)且本身不具備穩(wěn)定性，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃必須以極低延遲執(zhí)行，確保每只腳都能及時(shí)落在符合更高層級 導(dǎo)航要求的合適位置。

當(dāng)前許多腿足機(jī)器人仍通過“踩踏式”腿部運(yùn)動(dòng)規(guī)避這一挑戰(zhàn)，這種模式在多數(shù)平坦地面場景中有效。但未來技術(shù)突破的關(guān)鍵在于開發(fā)近實(shí)時(shí)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃器，以支撐復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)與電機(jī)控制系統(tǒng)。

盡管仍面臨諸多挑戰(zhàn)，人形機(jī)器人如今已具備在林間小道上以雙足行走的能力。然而，要實(shí)現(xiàn)人形機(jī)器人的完整構(gòu)想，手臂部分也必須納入考量。目前，許多演示系統(tǒng)聚焦于展現(xiàn)復(fù)雜的身體運(yùn)動(dòng)，以營造視覺上的強(qiáng)烈沖擊。在這些系統(tǒng)中，手臂作為輔助元件集成至全身運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與執(zhí)行框架中，力求達(dá)到實(shí)時(shí)協(xié)同。這一設(shè)計(jì)顯著增加了計(jì)算復(fù)雜性，因?yàn)樵谕炔垦仡A(yù)定路徑行走 (或完成復(fù)雜的跳躍動(dòng)作) 時(shí)，手臂需要輔助維持平衡。

目前研究與創(chuàng)新的前沿在于賦予人形機(jī)器人多物體交互能力，比如搬運(yùn)不同重量的物品、使用手持工具對靜止甚至動(dòng)態(tài)的物體施力，以及轉(zhuǎn)動(dòng)頭部捕捉全景與細(xì)節(jié)。上半身執(zhí)行的動(dòng)作必須通過全身運(yùn)動(dòng)與控制保持平衡。由于手臂上的接觸力在任務(wù)過程中不斷變化，為了維持整體平衡，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)必須與實(shí)時(shí)控制回路深度融合，以適應(yīng)任務(wù)執(zhí)行中動(dòng)態(tài)變化的運(yùn)動(dòng)約束。

運(yùn)動(dòng)規(guī)劃越來越依賴AI模型，具身人工智能正深刻影響系統(tǒng)設(shè)計(jì)，AI逐步成為保障系統(tǒng)穩(wěn)定與平衡的核心部分。因此，對AI可靠性與實(shí)時(shí)性能的要求也變得至關(guān)重要。

機(jī)器人研發(fā)企業(yè)傾向于將關(guān)鍵計(jì)算任務(wù)集中于單一中央計(jì)算平臺，同時(shí)通過嵌入機(jī)器人四肢與關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)器的微控制器 (MCU) 來執(zhí)行單關(guān)節(jié)位置控制。這種架構(gòu)既滿足運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與控制的無縫集成需求，也便于在持續(xù)的快速迭代過程中只需更新一個(gè)計(jì)算平臺。

盡管人形機(jī)器人備受關(guān)注，但從經(jīng)濟(jì)實(shí)用性出發(fā)，輪式或多足結(jié)構(gòu)仍然是主流地面移動(dòng)機(jī)器人方案。

▲表1：各類移動(dòng)機(jī)器人原型的控制要求

地點(diǎn)導(dǎo)航與任務(wù)執(zhí)行

目前，大多數(shù)輪式移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航主要依賴于兩類傳感器。第一種是激光掃描儀，既能生成機(jī)器人周圍水平地面的二維地圖，又能觸發(fā)關(guān)鍵的功能安全機(jī)制。第二種是攝像頭，在有限的視野 (FOV) 內(nèi)收集重要信息，比如用于標(biāo)識位置或待取貨物的二維碼。

激光掃描儀和攝像頭的數(shù)據(jù)會被輸入到負(fù)責(zé)環(huán)境建圖和導(dǎo)航的計(jì)算模塊中。這個(gè)過程的第一階段通常稱為SLAM，可以通過全球或本地定位系統(tǒng) (如GPS、藍(lán)牙標(biāo)簽、墻上的二維碼) 提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，并結(jié)合已有信息 (如倉庫地圖) 進(jìn)一步提升精度。

生成的地圖隨后用于規(guī)劃通往環(huán)境中特定位置的路徑，同時(shí)考慮其他機(jī)器人或箱子等臨時(shí)障礙物。這個(gè)階段稱為導(dǎo)航，其復(fù)雜程度取決于作業(yè)區(qū)域的大小、其他車輛或人員的數(shù)量和速度，以及作用于機(jī)器人的操作限制等因素。

隨著機(jī)器人進(jìn)入餐廳、醫(yī)院或城市街道等復(fù)雜、不可控的環(huán)境，對額外傳感器和相關(guān)計(jì)算能力的需求會迅速增加。這正是機(jī)器人自20世紀(jì)60年代起最初被部署在受控環(huán)境中的一個(gè)關(guān)鍵原因。直到半導(dǎo)體技術(shù)和低功耗嵌入式計(jì)算方案取得突破，機(jī)器人技術(shù)才得以進(jìn)入更廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

在工業(yè)、商業(yè)和家庭環(huán)境中，自主機(jī)器人操作的出發(fā)點(diǎn)是自動(dòng)識別物體及其在機(jī)器人工作空間中的位置。這種能力源自于固定機(jī)械臂相對簡單的料箱拾取操作，就在幾年前，這還被視為一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)；而如今，這對于非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的自主任務(wù)來說必不可少。

當(dāng)前仍面臨兩大挑戰(zhàn)：首先是檢測和識別物體本身， 其次是制定有效的抓取或與交互策略?，F(xiàn)有解決方案雖然可行，但需要強(qiáng)大的算力，并且通常采用多個(gè)AI模型來處理物體檢測、分類、跟蹤和3D模型生成等子任務(wù)。

另一個(gè)常見的挑戰(zhàn)是如何實(shí)現(xiàn)機(jī)器人感知自身位置和周圍環(huán)境的傳感器的同步和低時(shí)延。這對于飛行或腿足機(jī)器人尤其重要，因?yàn)橐曈X數(shù)據(jù)必須與來自陀螺儀和慣性測量單元 (IMU) 的輸入相匹配。傳感器的有效同步對于保持準(zhǔn)確的態(tài)勢感知和地圖繪制至關(guān)重要。

應(yīng)對新任務(wù)的復(fù)雜性

隨著機(jī)器人不再局限于高度專業(yè)化領(lǐng)域，它們需要具備與日益復(fù)雜的環(huán)境進(jìn)行交互的能力。在最初階段，這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在固定機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)與工業(yè)現(xiàn)場總線系統(tǒng)的互操作性。起初，單個(gè)信號與傳感器直接連接至機(jī)械臂控制器。但很快，廠商開始將機(jī)器人集成至總線系統(tǒng)，使其能夠勝任更加復(fù)雜的工業(yè)裝配或焊接任務(wù)。互操作性讓機(jī)器人廠商吸引更廣泛的客戶群體，穩(wěn)步降低成本并推動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用的普及。

同樣，如今用于廠內(nèi)物流的移動(dòng)機(jī)器人通過無線網(wǎng)絡(luò) (通常使用Wi-Fi或LTE) 實(shí)現(xiàn)連接。對于大規(guī)模部署，多數(shù)廠商傾向于采用自定義機(jī)群管理協(xié)議，對接倉庫管理系統(tǒng) (WMS) 或制造執(zhí)行系統(tǒng) (MES)。盡管已有嘗試通過ROS2和MQTT等框架對機(jī)群編排進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，但這些標(biāo)準(zhǔn)在實(shí)際應(yīng)用中能否廣泛落地仍未可知。

當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人在工廠和倉庫的預(yù)設(shè)環(huán)境之外運(yùn)轉(zhuǎn)、跳躍或飛行時(shí)，連接再次成為挑戰(zhàn)。家用和酒店服務(wù)機(jī)器人預(yù)計(jì)將依賴本地連接基礎(chǔ)設(shè)施 (大概率是Wi-Fi，家用場景或許會擴(kuò)展使用Matter協(xié)議)。與此同時(shí)，遠(yuǎn)程漫游機(jī)器人將需要全新的連接解決方案。

當(dāng)機(jī)器人在與人類共享的空間中運(yùn)行時(shí)，人機(jī)交互 (HMI) 的重要性日益凸顯。面臨的挑戰(zhàn)包括:本地語音與視覺處理、任務(wù)場景中的手勢解讀 (比如，指向需搬運(yùn)的箱子或需避開的路徑)，以及權(quán)限判定 (明確究竟由人類還是機(jī)器人來發(fā)出指令)。

結(jié)論和行動(dòng)倡議

本白皮書所闡述的內(nèi)容，僅代表近年來推動(dòng)人形機(jī)器人快速發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)中的一小部分。本文作者對快速演進(jìn)的移動(dòng)機(jī)器人滿懷熱忱，而人形機(jī)器人只是其中的一種表現(xiàn)形式。希望讀者能關(guān)注以下幾個(gè)補(bǔ)充要點(diǎn)和尚待探討的問題：

1當(dāng)前對人形機(jī)器人應(yīng)用的預(yù)測主要集中在車間場景。如前文所述，腿部結(jié)構(gòu)僅在輪式機(jī)器人無法高效運(yùn)作的環(huán)境中才具備實(shí)用價(jià)值。多數(shù)有足夠預(yù)算引入人形機(jī)器人的現(xiàn)代工廠，已針對輪式機(jī)器人的順暢運(yùn)作進(jìn)行了優(yōu)化。因此，以人為中心的環(huán)境，如醫(yī)院、家庭和餐廳，很可能成為人形機(jī)器人最先落地的場所。

2盡管人形機(jī)器人常被視作機(jī)器人進(jìn)化的巔峰形態(tài)，但在許多應(yīng)用場景中，雙足原型并不具備優(yōu)勢。開發(fā)多樣化的機(jī)器人設(shè)計(jì)組合，靈活適配不同形態(tài)與應(yīng)用場景，對于最大化實(shí)用價(jià)值與推廣應(yīng)用至關(guān)重要。

3人們很容易將腿足機(jī)器人和人形機(jī)器人看作是“直立版” 的軟件定義汽車 (SDV)。然而，這些機(jī)器人中的控制回路集成遠(yuǎn)比當(dāng)前汽車所采用的系統(tǒng)復(fù)雜得多。維持平衡依賴于多個(gè)運(yùn)動(dòng)鏈，導(dǎo)致管理這些系統(tǒng)的難度大幅提升。盡管車輛架構(gòu)的某些部分有望在機(jī)器人設(shè)計(jì)中復(fù)用，但設(shè)計(jì)者需關(guān)注新興機(jī)器人架構(gòu)中的結(jié)構(gòu)性差異。

恩智浦深知下一波機(jī)器人創(chuàng)新浪潮是先進(jìn)計(jì)算、傳感、連接與AI融合的產(chǎn)物。人形機(jī)器人和自主系統(tǒng)不再受限于想象，而是推動(dòng)著我們不斷突破技術(shù)集成與適應(yīng)性的邊界。隨著這些機(jī)器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的導(dǎo)航能力增強(qiáng)，能夠更高效地與人類互動(dòng)，并勝任多樣化的任務(wù)，我們必須主動(dòng)推動(dòng)這一進(jìn)程，讓這個(gè)未來既觸手可及又可持續(xù)發(fā)展。

我們致力于提供基礎(chǔ)技術(shù)，包括高性能半導(dǎo)體、高能效處理和先進(jìn)的連接解決方案，賦能機(jī)器人工程師打造多功能、可靠且安全的系統(tǒng)，塑造未來世界。這不僅關(guān)乎技術(shù)本身，更是為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)由機(jī)器人提升人類生活品質(zhì)、保障安全、重塑行業(yè)并應(yīng)對全球挑戰(zhàn)的未來。

為加速實(shí)現(xiàn)這一愿景，我們誠邀廣大合作伙伴、研究人員與創(chuàng)新者攜手合作。無論您正在設(shè)計(jì)下一代自主機(jī)器人、研究AI驅(qū)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，還是探索機(jī)器人在以人為中心的環(huán)境中的新應(yīng)用場景，恩智浦都已準(zhǔn)備好為您的探索之旅提供支持。

歡迎訪問nxp.com.cn/MobileRobotics或聯(lián)系我們的機(jī)器人團(tuán)隊(duì)，了解恩智浦如何助力將創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為突破性解決方案。

本文作者

Nicolas Lehment任職于恩智浦首席技術(shù)官 (CTO) 團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)研究活動(dòng)，并針對工業(yè)、 家用及商業(yè)應(yīng)用場景中的機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能 (ML/AI)、功能安全及連接性等戰(zhàn)略議題提供技術(shù)指導(dǎo)。加入恩智浦前，他曾為ABB和Smartray設(shè)計(jì)尖端計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器人系統(tǒng)。其研究成果覆蓋ML驅(qū)動(dòng)的視頻分類、人體姿態(tài)跟蹤及協(xié)作機(jī)器人等領(lǐng)域，并因此獲得慕尼黑工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位。