人形机器人通用结构和研发参考流程
来源: | 作者:DE.Tech | 发布时间: 2025-11-01 | 427 次浏览 | 分享到:
该流程图系统化展示人形机器人从需求到量产的“三硬三软”全链路:硬件端由感知、运动、基础设施三大子系统构成,涵盖传感器、执行器、电源及热管理;软件端分基础软件、感知决策、运动控制三层,贯穿操作系统、大模型、实时控制与多模态融合。研发并行推进需求定义、数据准备、仿真训练、软硬件集成、安规测试、NPI及量产,形成闭环迭代。关键风险集中在技术可行性评估、Sim2Real落差、供应链与良率控制。整体强调模块化、双轮驱动与风险前置,为初创、ODM及投资者提供可落地的阶段目标与核心抓手。

人形机器人结构


✅1、“三硬”部分:硬件组成与研发路径


  1. 硬件:感知系统

  • 组成:视觉传感、听觉传感、触觉传感、雷达

  • 研发关键:
    • 多模态传感器融合(如视觉+雷达+触觉)

    • 高精度同步与低延迟数据采集

    • 环境适应性(光照、噪声、温湿度等)


  1. 硬件:运动系统

  • 组成:关节执行器、灵巧手、上下肢、骨骼结构、机械头

  • 研发关键:
    • 高功率密度执行器设计(力矩、响应速度)

    • 灵巧手多指协同控制(抓取、操作)

    • 结构轻量化与强度平衡(材料选择、拓扑优化)


  1. 硬件:基础设施

  • 组成:电源系统、计算系统、冷却系统

  • 研发关键:
    • 高能量密度电池与热管理(续航与散热)

    • 边缘计算平台选型(GPU/NPU/FPGA)

    • 电磁兼容(EMC)与安规标准(CE/FCC)



✅ 2、“三软”部分:软件组成与研发路径

  1. 软件:基础软件

  • 组成:操作系统、推理框架、模拟仿真与训练、大语言模型、多模态模型

  • 研发关键:
    • 实时操作系统(RTOS)与AI框架兼容(如ROS 2 + PyTorch)

    • 仿真平台(如NVIDIA Isaac Sim)与真实环境迁移(Sim2Real)

    • 大模型轻量化部署(量化、剪枝、蒸馏)


  1. 软件:感知决策

  • 组成:多模态融合、目标检测、SLAM、行为预测

  • 研发关键:
    • 多模态对齐(视觉-语言-动作)

    • 实时语义理解(如“把桌上的红色杯子递给我”)

    • 决策可解释性与安全性(防止幻觉与误操作)


  1. 软件:运动控制

  • 组成:动作控制、关节控制、四肢与躯干协调、灵巧手控制

  • 研发关键:
    • 全身动力学建模(Whole-body Control)

    • 强化学习与模型预测控制(MPC)结合

    • 高精度力控与柔顺控制(避免伤人或损坏物品)



研发参考流程


✅ 研发流程阶段分析(从左到右)


阶段关键任务风险点
产品需求明确场景(家庭/工业/医疗)、功能边界、成本区间需求模糊导致后期返工
技术可行性评估算法、硬件、供应链可行性高估AI能力或低估硬件瓶颈
数据准备采集真实场景数据、构建仿真环境数据偏差导致模型失效
仿真、训练与微调强化学习训练策略、Sim2Real迁移仿真与现实差距过大
软硬件集成调试感知-决策-控制闭环测试延迟、抖动、通信协议不兼容
单元测试与系统测试模块化验证(如手眼协同、步态稳定性)测试覆盖率不足
EMC/安规测试电磁兼容、电气安全、材料合规认证失败导致延期
NPI(新产品导入)小批量试产、工艺优化、良率提升供应链瓶颈或工艺缺陷
量产制造产线自动化、质量控制、成本控制良率低于90%即可能亏损
客户交付部署、培训、运维、OTA升级客户期望与实际能力落差


总结:流程图背后的战略逻辑


维度说明
并行工程硬件、软件、算法、测试多线并行,非瀑布式
双轮驱动仿真训练与真实测试交替迭代,降低试错成本
模块化设计感知、决策、控制、执行四模块可独立升级
闭环验证从“需求→仿真→原型→测试→量产”形成闭环
风险前置技术可行性与安规测试提前,避免后期爆雷


建议(如需落地)


角色建议
初创团队先用“高仿真度+低自由度”平台(如宇树H1/优必选Walker)验证算法,再自研硬件
ODM/OEM优先攻克“关节执行器+灵巧手”两大硬核模块,建立专利壁垒
投资人关注“数据飞轮”能力:是否有持续采集真实场景数据的渠道


注:数据公开发布,版权出版方所有,不构成任何投资建议
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