人形机器人感知方案或如同自动驾驶,分为纯视觉感知与激光雷达两大路线。纯视觉感
知路线以机器视觉为核心,利用摄像头实现自动驾驶,其优势为成本低且符合人眼逻辑,在
数据积累达到一定规模后能够超越激光雷达方案的表现,但在恶劣环境下,摄像头完成感知
任务的难度也会随之提升。
激光雷达方案可以在现有技术条件下实现快速 3D 建模,比较精准的还原路况信息,形
成计算机可以快速识别、快速处理、快速应对的方案,目前的痛点在于成本高昂、且对芯片
算力需求大。
特斯拉凭借自身的算法能力、数据储备等优势,采取基于摄像头的视觉方案;而其他企
业通常选择基于激光雷达的技术方案。因此在人形机器人方面,特斯拉可能会坚持纯视觉路
线,随着各类传感器技术持续提升,产业链逐步成熟以及成本逐渐降低,未来多传感融合的混合方案或将成为主流方案。
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纯视觉方案
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激光雷达方案
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混合方案
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优势
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■成本低
■技术成熟度高
■产业链成熟度高
■符合人眼逻辑
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■识别率高
■环境适应力强
■产业链成熟度高
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■结合前两者技术优势
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劣势
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■易受天气影响
■易受光照影响
■算力需求较高
■需要大量图像训练集
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■易受天气影响
■成本高
■工艺复杂
■技术成熟度低
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■成本高
■供应链复杂
■技术门槛高
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摄像头可实现测距,但精度较低,通过 AI 算法识别,但难 以识别非标准障碍物;毫米波雷达纵向精度高,横 精度低;激光雷达是高精度,3D 建模,易识别;
本田 ASIMO由四个运行着 VxWorks 实时操作系统的处理器构成;欧洲 ICUB使用名为 ARCHER 的学习型算法体系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神经网络
人形机器人将实现从0到1量产,根据摩登7测算,2025年和2030年全球人形机器人市场规模 分别有望达到1.4亿元和249.5亿元,2025-2030年全球人形机器人CAGR有望达到182%
人形机器人灵巧手进行抓取动作,空心杯电机为核心部件;信号解析 汇总执行 输出转速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直线传动转 换为旋转传 动 驱动传导 感知及力 反馈
旋转执行器分布于肩部、手部等多自由度关节,作用是将某物旋转到一定角度完成旋转运动;驱动关节完成旋转动作,减速器为核心部件
线性执行器位于膝肘等单自由度及腕踝等双自由度关节,将电机旋转运动转为直线运动;变旋转运动为直线运动,行星滚柱丝杠为核心部件
人形机器人感知系统成本占比7.3%,执行系统成本占比53.2%;线性执行器成本占比31.0%;旋转执行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%
执行系统BOM占比最高,约53.2%(其中直线、旋转、手部分别 占31.0%、17.9%、4.3%);感知系统占7.3%,其他芯片、电池等部件合计占比39.5%
国防科技大学Blackman;哈尔滨工业大学HIT Humanoid; 理工汇童;浙江大学悟空;优必选WalkerX、优悠;小鹏汽车PX5;达闼科技XR-4;上海钢铁侠
全球空心杯市场规模从2021年的6.75亿美元增长至2025年的9.36亿元,CAGR为8.52%。2021年全球空心杯电机市场规模仅占微特电机的1.73%
特斯拉的外观专利全部有效,且主要集中在日本(4 件)和欧洲(1 件),其他已申请的方法类、结构类专利可能尚未公开
技术当前发展阶段及趋势:指出技术进入稳定发展阶段,本体结构、智能感知、运动控制是热点;提供了对人形机器人技术发展、产业布局、市场趋势和未来方向的深入见解