仿人机器人视觉与运动系统精细调校技术

仿人机器人若要在医院或家庭等人类日常生活场景中安全运行，仍需克服诸多技术瓶颈。尽管摄像头与雷达能够提供较为可靠的视觉感知，但其容错空间极其有限，尤其当周围存在儿童或老人时更为明显。值得庆幸的是，随着自动驾驶汽车在城市道路上的规模化部署，机器人开发者开始从这些系统的边缘案例中汲取经验，持续完善视觉与运动控制技术，从而有效降低事故风险。

仿人机器人是物理人工智能（Physical AI）的一种典型形态。从高性能计算到微型传感器，各层面技术均在持续演进，业内期望这些系统能够早日实现大规模商业化落地。

英飞凌科技电源与传感器系统部门总裁Adam White打了个比方：“机器人可以拆解为多个组成部分——主计算单元、区域控制、电机控制、电池、充电系统以及环境感知模块。机器人与汽车存在若干共通之处，例如区域控制架构。微控制器可能需要满足功能安全（FuSa）要求，也可能需要专用的以太网接口。在电机控制方面，采用氮化镓（GaN）器件能够缩小关节体积，同时延长电池续航。针对环境感知，我们正在大量开发参考设计，为集成商和机器人公司提供最优传感器方案——无论是雷达这类视觉传感器，用于气体检测的CO₂或其他传感器，还是触觉感知所需的电容式传感器。”

机器人的系统级架构在很大程度上借鉴了自动驾驶汽车的设计思路：前端为感知套件，通常至少包含摄像头。

Cadence Tensilica产品汽车产品管理总监Amit Kumar表示：“大多数整车厂会额外集成雷达，以弥补摄像头在夜间或低光照条件下的不足，部分车型还会引入激光雷达。展望未来，热成像传感器也将被引入，进一步增强夜间驾驶的冗余性。机器人同样需要在复杂天气与光照条件下运行，因此这些传感器不可或缺。不过，当机器人采用仿人形态时，还需要考虑更多感知维度。”

这些额外维度包括麦克风（语音）、触觉/力觉感知，以及未来可能出现的气味传感器阵列。

安全性是汽车与机器人领域最重要的交汇点之一。Imagination Technologies产品管理总监Matthew Bubis指出：“无论是工业机器人、仿人机器人、机械臂，还是外形与人类毫无相似之处的复杂机器人，都涉及安全影响。这些设备体型较大、存在一定危险性，需要处理来自多种摄像头输入和激光雷达类技术的复杂数据。这使得机器人与汽车芯片设计高度重叠。我们看到客户从汽车芯片设计起步，为机器人应用做准备，同时也在思考是否要基于大语言模型构建链式推理系统，以及是否需要沿用汽车GPU的安全标准。”

目前，机器人行业仍在观察哪种形态和应用场景会率先普及。Bubis提到，芯片设计企业一方面依靠汽车业务维持运营，另一方面期待与之合作的机器人初创公司在解决机械与AI软件挑战后迎来量产订单——这一过程可能需要五年时间。

视觉感知

尽管工程界已在自动驾驶视觉领域投入大量研发资源，但仍有持续优化空间。仿人机器人因与人类距离更近，具备独特的感知需求。

Synaptics物联网与边缘AI处理器业务副总裁John Weil认为，消费级视觉系统正在引领方向，工业领域将快速跟进。多摄像头融合是当前的重要趋势：“最简单的方案是用低分辨率摄像头持续扫描，快速处理海量数据，一旦识别到关键目标，再同步至高分辨率摄像头进行精细分析。你可以用一台摄像头快速检测物体，再用另一台在同一视野内以不同色彩空间、更高分辨率拍摄。”

多摄像头协同工作的逻辑与人眼感知机制高度相似——人眼中心区域分辨率高，周边视野较低。Weil指出：“我们将看到大量宽视野、低精度摄像头与高精度、窄视野摄像头并存的方案。多模态意味着多个摄像头以不同精度对齐并融合各类信息。”

工业机器人方面，摄像头是检测、质量控制和计数的主要感知手段，但并非万能的。德州仪器机器人与工业自动化总经理Giovanni Campanella指出：“在黑暗环境、烟雾或粉尘环境，或对超高速运动物体拍摄时，摄像头表现不佳。引入雷达等传感器并进行传感器融合，可以弥补这些盲点。ASIL认证的雷达设备能以故障安全的方式，在机器人周围构建一个安全泡，准确探测儿童等易受伤害的群体。”

Synopsys产品管理总监Matt Commens补充说，机器人视觉还借鉴了汽车的电磁雷达技术：“当摄像头因强光无法正常工作时，电磁波仍能‘看清’周围环境。此外，视觉仿真工具不仅能模拟光照物理特性，还能模拟人眼对光的非线性感知，帮助设计者预判真实场景下的视觉效果。”

运动控制

仿人机器人从自动存取系统（ASRS）进化到自主移动机器人（AMR），下一阶段是通用型机器人。AI与边缘计算的结合，正在推动机器人实现更自然的运动能力。

Addverb杰出科学家Tapan Pattnayak描述了这一挑战：“人类捡起物体时，并不会显式计算正运动学、逆运动学、距离和深度，而是依靠持续的直觉性智能来调整身体姿态。这正是我们当前要攻克的物理AI核心问题。”

德州仪器的Campanella认为，硬件与软件各占50%的重要性：“硬件包括传感器、电机驱动和执行器——尤其是手部可能有多达30个执行器；软件则将一切整合在一起。”

能效管理

为机器人提供高效的能源供应是另一大挑战。Siemens EDA产品负责人Sathishkumar Balasubramanian直言：“如果机器人每运行10分钟就需要更换电池，这显然不可行。能源将成为最大的瓶颈。”

Synaptics战略与业务发展高级总监Nebu Philips表示，机器人最大的功耗来源是电机而非芯片：“在这类设备上，硅片本身并不是主要功耗驱动。但对于触觉等感知功能，低功耗非常重要——高效的传感可以延长机器人续航。”

Imagination的Bubis也指出，低功耗需求甚至影响到数据类型的选择：“更低精度的数据类型意味着更低的功耗、更小的内存和更小的芯片。”

嗅觉与味觉

人类的嗅觉和味觉不仅带来感官享受，更是判断食品安全和规避有毒气体的重要手段。这些场景恰好是机器人大有可为的领域。

Cadence的Kumar展望道：“随着机器人更深度融入日常生活，嗅觉传感模态将逐步兴起。具有多样化灵敏度特征的气体传感器阵列，结合针对人类常见气味训练的神经网络模型，有望在机器人中实现基本的嗅觉功能。”

哈佛大学工程与应用科学学院研究生Haritosh Patel的团队开发了一款电子鼻，能够检测多种气体，通过CPU上的微型风扇“主动嗅探”，并利用MCU进行AI/ML处理。Patel介绍了它的应用场景：“这种电子鼻可以引导消防员找到被困人员，规划化学风险更低的安全路径——这条路径未必是最短路径。”

在工业环境中，移动机器人搭载气体传感器后，可以比固定传感器或人类更安全地靠近泄漏点。至于味觉传感，目前相关研究主要集中在咖啡、葡萄酒、奶酪等高价值食品的品质分析，以及医药配方领域。

结语

要与人类安全共存，仿人机器人需要出色的视觉感知、精准的运动计算，以及在不过度消耗电能的前提下实现自然流畅的动作。仿人机器人与自动驾驶汽车有诸多相似之处，但复杂度更高。

Synopsys的Commens总结得很到位：“汽车接收大量传感器信息后只需控制刹车和转向，机器人面临同样的决策需求，却有更多运动自由度，而且工作环境比道路复杂得多。”随着运动能力的成熟和全维度感知的逐步实现，仿人机器人的应用场景将从工业检测一路延伸至品酒师、老人护理等更广泛的领域。

Q&A

Q1：仿人机器人的视觉系统是如何实现的，为什么要用多个摄像头？

A：仿人机器人通常采用多摄像头融合方案，模仿人眼的感知特性。低分辨率宽视野摄像头负责快速扫描环境，识别到重要目标后再调用高分辨率摄像头进行精细分析。此外，在黑暗或烟雾等摄像头失效的场景下，还会引入雷达传感器进行补充，形成多模态感知融合，确保机器人在各种复杂环境下都能“看清”周围世界。

Q2：仿人机器人的运动控制为什么那么难实现？

A：仿人机器人实现自然运动需要实时计算正运动学、逆运动学、距离和深度，同时还要高效使用电能，不能快速耗尽电池。更深层的挑战在于，人类的运动依靠的是持续的直觉性智能，而非逐步的数学计算。如何让机器人像人类一样“感知—判断—行动”，是物理AI目前正在攻克的核心难题。

Q3：仿人机器人的电子鼻技术现在发展到什么程度了，有哪些实际应用？

A：哈佛大学研究团队已开发出能检测多种气体的电子鼻原型，通过微型风扇主动采样，结合MCU进行AI/ML处理。目前已验证的应用场景包括：协助消防员在危险建筑中找到被困人员，并规划化学风险更低的营救路径；在工业环境中探测气体泄漏。未来结合神经网络模型，电子鼻有望在机器人中实现接近人类水平的嗅觉识别能力。

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