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為何人(ren)形機器(qi)人(ren)難以(yi)維持直立行走姿態？

在科技飛速發展(zhan)的(de)今天(tian)，人形機器人已逐漸融入我們(men)的(de)生活。無(wu)論(lun)是(shi)(shi)家(jia)庭服務(wu)、工業制造，還是(shi)(shi)娛樂表演，它們(men)都發揮著不可或缺的(de)作(zuo)用(yong)。但你是(shi)(shi)否曾困惑：為何這些外觀高度(du)仿人的(de)機器人，在行走時卻(que)難以(yi)保持穩定(ding)的(de)直立姿態呢？

首先(xian)，我們來(lai)深入了解人(ren)形機器(qi)人(ren)的結構和運動(dong)(dong)特性。人(ren)形機器(qi)人(ren)，主要由(you)頭部、軀干、四肢及關節構成，依賴電機和減速(su)器(qi)實現動(dong)(dong)作。在行走時，它們需通過關節的旋(xuan)轉來(lai)維持(chi)平衡。然而(er)，這(zhe)一過程(cheng)并不總是那么順暢。

 

1. 機械結(jie)構(gou)與驅動系統

人形機(ji)器人直立行走(zou)的基礎(chu)是仿生機(ji)械結構(gou)，通常由(you)以下部分(fen)組成：

關節與自由度 ：機器人的(de)腿部(bu)(bu)、髖部(bu)(bu)、膝部(bu)(bu)和踝部(bu)(bu)通常設計為多自由度（DoF）關節，模仿人類關節的(de)靈活性。例如(ru)，髖關節需要實現前后擺動（矢狀(zhuang)面）和左右旋轉（冠狀(zhuang)面）。

驅(qu)動(dong)方(fang)式 ：關節通(tong)過(guo)電機（如伺服(fu)電機、諧波驅(qu)動(dong)電機）、液壓或氣動(dong)裝置驅(qu)動(dong)。現代機器人多采用高精度、高扭矩的電機配合減速器（如諧波減速器）來實(shi)現精確(que)控(kong)制。

輕(qing)量化材料(liao)：使用碳纖(xian)維、鋁(lv)合金(jin)等材料(liao)降(jiang)低重量，同時保(bao)證結(jie)構強度。

人形機器人的結(jie)構相當(dang)復雜，包含眾多(duo)關節，這無疑增加了運動時(shi)的摩(mo)擦與阻(zu)力(li)。特別是(shi)在關節處，摩(mo)擦問題尤為突出(chu)，使得機器人在行走時(shi)難以保持筆(bi)直的姿態。此外，機器人的重(zhong)量分布(bu)也至關重(zhong)要，不平衡的重(zhong)量分布(bu)會(hui)導(dao)致行走過程中的傾斜。

 

機械結構與驅(qu)動系(xi)統的核(he)心(xin)難點

1.關節(jie)自由(you)度與穩定性的(de)矛(mao)盾

靈(ling)活性與平衡(heng)的權衡(heng) ：

多自(zi)(zi)由度關節(jie)（如(ru)髖關節(jie)3自(zi)(zi)由度、踝關節(jie)2自(zi)(zi)由度）雖能模仿(fang)人(ren)類動作，但自(zi)(zi)由度數增加會導(dao)致(zhi)：

控制(zhi)維度(du)(du)指數級增長 ：6條腿的(de)蜘蛛機器(qi)人(ren)僅需18個自(zi)由度(du)(du)，而雙(shuang)足人(ren)形(xing)機器(qi)人(ren)（如ASIMO）需26+自(zi)由度(du)(du)，控制(zhi)算(suan)法復(fu)雜度(du)(du)陡增。

動(dong)態(tai)穩定性下(xia)降：多(duo)關節聯動(dong)易(yi)引發耦合振動(dong)（如邁步(bu)時軀干擺動(dong)干擾髖關節角度）。

仿(fang)生關節(jie)的(de)物理限制(zhi)：

人類關(guan)節(jie)(jie)的柔性(xing)(xing)(xing)無(wu)法完全(quan)復制：例(li)如膝關(guan)節(jie)(jie)的半月板緩(huan)沖、踝關(guan)節(jie)(jie)的肌腱彈性(xing)(xing)(xing)，剛性(xing)(xing)(xing)機械(xie)結構(gou)難以實現類似“柔性(xing)(xing)(xing)觸地”效果，易導(dao)致沖擊力傳遞至機身。

2.驅動系統的性能瓶頸

功率密度與體積(ji)的矛盾

電機+減(jian)速器(qi)的局限性 ：諧(xie)(xie)波(bo)減(jian)速器(qi)雖精(jing)度高(gao)，但扭(niu)矩(ju)密(mi)度（如HD諧(xie)(xie)波(bo)減(jian)速器(qi)約50 N·m/kg）仍(reng)遠低(di)于(yu)人類肌肉（約300 N·m/kg）。波(bo)士頓動力Atlas改用液壓驅動（動力密(mi)度提升(sheng)3倍(bei)），但帶(dai)來噪音和(he)漏油風險。

能耗(hao)(hao)問題 ：雙足行走的比(bi)能耗(hao)(hao)（單位質(zhi)量(liang)移動(dong)單位距(ju)離的能耗(hao)(hao)）是輪式機器人的10倍(bei)以上(shang)，電機效率需達到90%以上(shang)（目(mu)前高端伺服電機約(yue)85-92%）。

動態響應速度：

快(kuai)速(su)步態(tai)（如(ru)跑步）要(yao)求驅動系統(tong)毫秒(miao)級(ji)響應，但電(dian)機轉子(zi)慣(guan)量、減速(su)器背隙會導致延遲。例如(ru)，MIT Cheetah 3通(tong)過(guo)低慣(guan)量直驅電(dian)機（無減速(su)器）實(shi)現(xian)1kHz控制頻率(lv)，但犧牲了(le)扭矩輸出。

3. 輕量化與結構(gou)強度的沖突

材料選擇的極限

碳(tan)纖維的(de)挑(tiao)戰：雖比強度（強度/密度）是鋼的(de)5倍(bei)，但(dan)各向異性導致關節連(lian)接(jie)(jie)處易分層，且無(wu)法焊(han)接(jie)(jie)（需膠接(jie)(jie)或螺栓(shuan)，增加重(zhong)量）。

3D打印金屬(shu)結(jie)構(gou)的缺陷：拓(tuo)撲優化可減重30%，但疲勞強度僅為鍛(duan)造(zao)件的70%（如踝(huai)關節反復承受(shou)2倍體(ti)重的沖擊力時(shi)易斷裂）。

動態負載下的(de)形變(bian) ：

例如本田ASIMO的鋁合(he)金腿部在急停(ting)時(shi)產(chan)生微米級(ji)形變，導致IMU數據與真實姿態偏差，需通過力傳感器(qi)反饋補(bu)償(chang)。

4.環(huan)境(jing)適應性的實現難點

足底接觸動力學

非結構化地(di)(di)形的力控(kong) ：在(zai)沙(sha)地(di)(di)或(huo)雪(xue)地(di)(di)中，足(zu)底(di)接觸面(mian)積和摩擦力動態(tai)變(bian)化，傳(chuan)統位置控(kong)制失效(xiao)，需力控(kong)（如MIT的阻(zu)抗控(kong)制算法），但力傳(chuan)感器(qi)噪聲（±2% FS）會導致步態(tai)抖動。

沖(chong)擊吸收機(ji)制：人類足(zu)弓(gong)的(de)彈性(xing)儲(chu)能效率達60%，而機(ji)器人彈簧-阻尼系統(tong)（如(ru)Atlas的(de)串(chuan)聯彈性(xing)驅動器）僅能實現40%，且增加機(ji)械復(fu)雜度。

5.系統(tong)集成與熱管理

驅動單元的熱積累：

伺服電(dian)機持(chi)續工作溫(wen)度可達80°C，若腿(tui)部(bu)密閉(bi)空間散熱不良（如豐(feng)田(tian)T-HR3的關節模組(zu)），會導致磁(ci)鋼退磁(ci)（釹鐵(tie)硼磁(ci)體居里(li)溫(wen)度310°C，但80°C時磁(ci)通量下降5%）。

布線難題：

多自(zi)由度需(xu)數百根線(xian)纜（電(dian)源、編碼器(qi)、力傳感器(qi)），線(xian)束重(zhong)量占腿部(bu)總重(zhong)15%（如Unitree H1），且反復彎折(zhe)易斷裂（需(xu)柔(rou)性電(dian)路板，成本增加10倍）。

 

2. 傳感器系統

機(ji)器人需要實時(shi)感知自身姿態和(he)環境信(xin)息，主要依(yi)賴以下傳感器：

慣(guan)性測量單元（IMU） ：包含(han)陀(tuo)螺儀和加速(su)度(du)計，用于檢測機(ji)器人的傾(qing)斜角、角速(su)度(du)和加速(su)度(du)，是維持平衡的核心傳感器。

IMU（慣性測量單元）是人形機器(qi)(qi)人實(shi)現姿態感(gan)知和平衡(heng)控制的核心(xin)傳感(gan)器(qi)(qi)，但其在(zai)實(shi)際應用(yong)中存在(zai)多方面的局限性，這些限制直(zhi)接影響機器(qi)(qi)人的運動(dong)穩定性和環(huan)境適(shi)應性。以下(xia)是詳細分析：

a、噪(zao)聲(sheng)與漂移：積(ji)分誤差的累積(ji)

短期噪聲 ：

IMU中的(de)陀螺(luo)儀和(he)加速度(du)(du)計存在白噪(zao)聲（如(ru)MEMS陀螺(luo)噪(zao)聲密度(du)(du)約(yue)0.005°/s/√Hz），導致(zhi)姿態解(jie)算（如(ru)四元數積(ji)分）時角度(du)(du)誤差(cha)隨時間累積(ji)。例如(ru)，僅依賴IMU的(de)航(hang)向(xiang)角在10秒(miao)后(hou)可能漂移2-3度(du)(du)。

長期漂移（Bias Instability） ：

溫度變化(hua)或器件老(lao)化(hua)導(dao)致(zhi)零偏漂移（如消費級MEMS陀螺(luo)零偏穩定性約10°/h），長時(shi)間運行后位置誤(wu)差呈(cheng)二次方增長。例如，僅用IMU推(tui)算位置時(shi)，1分(fen)鐘后定位誤(wu)差可(ke)達數米。

解決方案 ：

需融(rong)合視覺(jue)（如VIO）、編碼器或地面(mian)接觸力數(shu)據，通過卡(ka)爾曼濾(lv)波(bo)（EKF）或互補濾(lv)波(bo)抑制漂移。

b、對外部干擾不敏感(gan)

無法感知接觸力 ：

IMU僅測量本體加速度和角速度，無法直接獲取足(zu)底與地面的相互作用力（如打滑、沖擊力分布）。例如，在冰(bing)面上(shang)行走時，IMU無法檢測到(dao)足(zu)底滑動，導致步態控制失效。

外力干擾的誤判 ：

若機器(qi)人被(bei)外力推(tui)動（如被(bei)人推(tui)搡），IMU會將其誤認為自身(shen)運(yun)動，導(dao)致控(kong)制算法(fa)生成錯誤的反向力矩而摔倒。

解決方案 ：

需(xu)結合足底力傳(chuan)感器（如六維力傳(chuan)感器）或關(guan)節力矩反饋，區分內/外部加速度。

c、動態運動中的(de)高頻振動干擾

機械振動耦合 ：

腿部(bu)快速擺(bai)動(dong)或關節電(dian)機高頻啟停(ting)會引發機械振(zhen)動(dong)（如10-100Hz），IMU可能將這些高頻噪聲(sheng)誤判為姿態變化。例如，波士(shi)頓動(dong)力Atlas在跳躍落(luo)地(di)時，機身振(zhen)動(dong)導(dao)致IMU短時輸出異常角(jiao)速度。

傳感器帶寬限制 ：

多數IMU帶寬(kuan)為100-500Hz，無法有效濾除更高頻振(zhen)動(dong)（如電(dian)機諧波干擾）。若直接(jie)使(shi)用(yong)原始數據，可能(neng)導致(zhi)控制環震蕩(dang)。

解決方案 ：

硬件層面(mian)增加機械(xie)阻尼（如(ru)橡膠隔振墊(dian)）；算法層面(mian)采用低通濾波或小波降噪。

力/力矩傳感器：安裝(zhuang)在(zai)足底或關節處，測(ce)量(liang)與地面的接觸力和壓力分布(bu)，用于調(diao)整步態。

視覺傳感器：攝像頭(tou)或激光雷達（LiDAR）用(yong)于環(huan)境感知（如障(zhang)礙物識別、路徑(jing)規劃）。

編(bian)碼器：安(an)裝在關(guan)節(jie)電機(ji)上(shang)，反(fan)饋關(guan)節(jie)角度和運動狀(zhuang)態(tai)。

3. 控制算法

直立(li)行走的核心是控制算法，需實(shi)現動態平(ping)衡、步態規劃和實(shi)時調整：

（1）平衡控制

零力矩(ju)點（ZMP）理(li)論 ：通過計算機(ji)器(qi)人重心投影與地(di)面接觸區(qu)域(yu)的相(xiang)對位置，確保機(ji)器(qi)人動態平衡。當重心投影在支撐多邊形(xing)（如單腳(jiao)或雙腳(jiao)觸地(di)區(qu)域(yu)）內時，機(ji)器(qi)人不會傾(qing)倒。

倒(dao)立(li)(li)擺(bai)模型：將機器人簡化為倒(dao)立(li)(li)擺(bai)，通(tong)過調整支(zhi)撐(cheng)腿和擺(bai)動腿的力矩來維持平衡。

模型(xing)預測控(kong)制（MPC）：預測未來幾步的運動(dong)狀態(tai)(tai)，優化關節力矩和步態(tai)(tai)軌跡。

（2）步態生成

周(zhou)期性(xing)步態(tai)規(gui)劃：生(sheng)成行走、跑步等周(zhou)期性(xing)動作的軌(gui)跡（如腿(tui)部擺(bai)動軌(gui)跡）。

環境(jing)適(shi)應性步態：根據地(di)形變化（如(ru)斜坡、不平(ping)地(di)面）實時調整步態。

（3）分層控制架構

高層控制：規劃整體運動(dong)（如行(xing)走方向、速度）。

中層控制(zhi)：生成關節軌跡和力矩指令。

底(di)層控(kong)制(zhi)：執行電機力矩(ju)的閉環控(kong)制(zhi)。

從機(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)控(kong)制的(de)角度分析，膝蓋的(de)適(shi)度彎(wan)曲(qu)對于保(bao)證機(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)的(de)姿(zi)態可控(kong)性至關重要。這是因為，在某些姿(zi)態下，如膝關節(jie)伸直或兩關節(jie)同軸等(deng)情況，機(ji)(ji)器(qi)人(ren)(ren)的(de)可控(kong)性會受到嚴重影響。為了避免這些棘手情況，控(kong)制系統(tong)需要采取額外(wai)的(de)預防措施，以確保(bao)數值計(ji)算的(de)穩(wen)定性。

膝(xi)蓋彎(wan)曲在行走過(guo)程中的好(hao)處在于，它為(wei)機(ji)(ji)器人(ren)提供了更多(duo)的調(diao)整空間。當上身因地(di)形(xing)起伏或其他擾動而(er)(er)晃動時(shi)，腿部(bu)可以(yi)通過(guo)調(diao)整膝(xi)關節的彎(wan)曲程度來補償(chang)這種擾動。換句(ju)話說(shuo)，彎(wan)腿走路為(wei)機(ji)(ji)器人(ren)提供了一種靈(ling)活(huo)的調(diao)整機(ji)(ji)制，從而(er)(er)有(you)助(zhu)于維持穩定的直立姿(zi)態。

人(ren)形機器人(ren)在行走(zou)(zou)時，能量(liang)消耗巨大。這與人(ren)體(ti)步(bu)態(tai)的節能特(te)性形成(cheng)了(le)鮮明對比。人(ren)體(ti)步(bu)態(tai)在行走(zou)(zou)過(guo)程中呈現(xian)出(chu)一種不完全穩定的節能模式，仿(fang)佛是在不斷利(li)用棍(gun)子般的支(zhi)撐(cheng)(cheng)力將身體(ti)向(xiang)前推動(dong)，同時通(tong)過(guo)撤掉后方的支(zhi)撐(cheng)(cheng)來保(bao)持動(dong)態(tai)平衡。這種步(bu)態(tai)使得(de)大部(bu)分(fen)體(ti)重得(de)以沿腿部(bu)軸線方向(xiang)導入(ru)地(di)面，從而有(you)效降(jiang)低(di)了(le)行走(zou)(zou)時的能量(liang)消耗。

然而，人形(xing)機器(qi)人在模(mo)擬這種(zhong)步態(tai)時(shi)卻面臨諸多挑戰(zhan)。直(zhi)腿走路的(de)(de)步態(tai)設計(ji)，雖然在一定(ding)程(cheng)度上簡化了(le)機器(qi)人的(de)(de)運(yun)動學(xue)模(mo)型，但(dan)卻犧牲了(le)行(xing)走過(guo)程(cheng)中的(de)(de)穩定(ding)性。當一條腿伸(shen)直(zhi)支撐身(shen)體(ti)(ti)時(shi)，由于關節驅動力(li)矩(ju)的(de)(de)缺失(shi)，身(shen)體(ti)(ti)在受到擾動時(shi)容易(yi)失(shi)去平衡(heng)。此外，直(zhi)腿落地(di)時(shi)的(de)(de)傳力(li)方向受限(xian)，需(xu)要精心計(ji)算落地(di)點以確(que)保穩定(ding)，否則(ze)就(jiu)可能導致摔倒。

相比(bi)之下，彎腿走路則提供了更大的調整空間。通過(guo)彎曲膝關節(jie)，機器(qi)人(ren)可以靈(ling)活地(di)(di)調節(jie)落地(di)(di)腿對身體的力(li)的大小(xiao)和方向，從(cong)而更好(hao)地(di)(di)維持平衡。這也是為什么人(ren)在初次嘗試走易滑的冰(bing)面時，會(hui)下意識地(di)(di)屈膝以保持穩定，而不是直(zhi)愣愣地(di)(di)伸直(zhi)腿踩上去。

在控制方面，人(ren)形機(ji)器(qi)(qi)人(ren)已經取(qu)得了顯著的(de)(de)(de)進展(zhan)，能(neng)夠在一(yi)定(ding)程(cheng)度上進行姿(zi)態(tai)(tai)調(diao)整，從而(er)有助于穩定(ding)上半身姿(zi)態(tai)(tai)和(he)步態(tai)(tai)。然而(er)，非仿(fang)人(ren)步態(tai)(tai)的(de)(de)(de)設計仍可能(neng)導致高能(neng)耗和(he)笨重(zhong)的(de)(de)(de)驅動(dong)關節，這在一(yi)定(ding)程(cheng)度上限(xian)制了機(ji)器(qi)(qi)人(ren)的(de)(de)(de)靈活性(xing)和(he)效率(lv)。同時(shi)，傳感器(qi)(qi)性(xing)能(neng)的(de)(de)(de)不足也可能(neng)影響機(ji)器(qi)(qi)人(ren)的(de)(de)(de)步態(tai)(tai)穩定(ding)性(xing)和(he)能(neng)量效率(lv)。因(yin)此(ci)，在未來的(de)(de)(de)研究(jiu)中，我們需要進一(yi)步探索(suo)更節能(neng)、更穩定(ding)的(de)(de)(de)步態(tai)(tai)設計方法，并(bing)提升相關傳感器(qi)(qi)的(de)(de)(de)性(xing)能(neng)以優(you)化機(ji)器(qi)(qi)人(ren)的(de)(de)(de)運動(dong)表現。

為(wei)了實現人(ren)(ren)(ren)(ren)形(xing)機器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)的(de)精確運(yun)動控制，傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)(qi)技術發揮著至關重(zhong)要(yao)的(de)作用(yong)。市場(chang)上(shang)的(de)人(ren)(ren)(ren)(ren)形(xing)機器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)普遍配備了激光(guang)雷達、攝像(xiang)頭、陀螺(luo)儀和加速度(du)計等傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)(qi)，以獲取環(huan)境信息(xi)。然而(er)，這些傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)(qi)的(de)性(xing)(xing)能在復雜環(huan)境中仍(reng)存(cun)在局限性(xing)(xing)，難以全面捕捉環(huan)境變化。特(te)別是在光(guang)線(xian)條件差異(yi)顯著或地面存(cun)在雜物時(shi)，傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)(qi)可能因(yin)誤判(pan)而(er)影響(xiang)機器(qi)(qi)(qi)人(ren)(ren)(ren)(ren)對自(zi)身位置和姿態的(de)準(zhun)確判(pan)斷，進而(er)導致站(zhan)立(li)穩定性(xing)(xing)受損(sun)。

 

總結

人(ren)形(xing)機器人(ren)直立行走的核心理(li)念(nian)是仿(fang)生(sheng)設計 + 實時(shi)反饋(kui)控制(zhi) 。通過(guo)傳感器獲取姿態(tai)和(he)(he)環(huan)境信息，結合先進算法實時(shi)調(diao)整(zheng)關節力矩和(he)(he)步態(tai)，最終實現動態(tai)平衡和(he)(he)靈活運動。隨著人(ren)工智(zhi)能（如強化學習）和(he)(he)材料技(ji)術的進步，未(wei)來人(ren)形(xing)機器人(ren)將(jiang)更接近人(ren)類的運動能力。

隨著人(ren)工智(zhi)能技術(shu)的不斷進(jin)步，深(shen)度(du)學習、強(qiang)化學習等先進(jin)算(suan)法已被(bei)逐步引入(ru)(ru)人(ren)形機器人(ren)領域(yu)。這些算(suan)法的加入(ru)(ru)，使得(de)機器人(ren)能夠更深(shen)入(ru)(ru)地理(li)解(jie)并(bing)適應周圍環境的變化，進(jin)而實現更為穩定(ding)、自然的行(xing)走姿態。

然而，將這些高級算(suan)(suan)法(fa)真正(zheng)應用(yong)到實際(ji)問題中仍面(mian)臨諸(zhu)多挑(tiao)戰(zhan)，諸(zhu)如數據量不足、算(suan)(suan)法(fa)復雜(za)度高等難(nan)題。因此，如何將這些前沿算(suan)(suan)法(fa)與現有(you)的(de)(de)運(yun)動(dong)(dong)控制方(fang)法(fa)有(you)效融(rong)合，以提升人形機(ji)器人的(de)(de)穩定性(xing)和行走性(xing)能(neng)(neng)，已(yi)成為一個亟待(dai)解決的(de)(de)難(nan)題。綜上所述，人形機(ji)器人無法(fa)直立的(de)(de)現象是多種因素共同作用(yong)的(de)(de)結果。未(wei)來，我(wo)們需持續優化機(ji)械結構、運(yun)動(dong)(dong)控制算(suan)(suan)法(fa)以及(ji)傳感器性(xing)能(neng)(neng)等多方(fang)面(mian)技(ji)術，并借助人工智能(neng)(neng)的(de)(de)力量，共同推動(dong)(dong)機(ji)器人穩定性(xing)和行走性(xing)能(neng)(neng)的(de)(de)提升。

 

 

 

本文由廣州佳譽醫療(liao)器(qi)(qi)械(xie)有(you)限公(gong)司(si)/佛山浩揚醫療(liao)器(qi)(qi)械(xie)有(you)限公(gong)司(si)聯合編輯(ji)