强化学习控制算法强化学习是机器学习的一个重要分支，主要基于人工神经网络进行迭代计算。在强化学习中，智能体与环境进行交互，根据交互结果评估自己的行为策略，通过不断的试错过程向奖励函数高的方向收敛。近年来随着计算能力的大幅提升、动态建模平台的进步和仿真条件的成熟，基于强化学习的端 到端运动控制方法被广泛应用于四足机器人和人形机器人的运动控制，并展示了许多机器人行走行为，显著提高了行走性能和复杂地形的导航能力。

核心组件：核心组件是人形机器人的基础，包括驱动组件、传感器、电池、微芯片等。驱动组件尤其重要，因为它们的形式和特性直接影响机器人的技术路线、控制架构和动态性能。

驱动组件：驱动组件可以是电动、液压或新型驱动方式。电动关节需要精确设计和系统集成，而液压执行器则以其高功率密度和速度而受到青睐。新型驱动部件包括人工肌肉、制动材料、压电材料、复合驱动方式等，这些部件一般应 用于小型机器人，目前属于前沿技术的研究阶段，距离实际应用还有一定的距离。

传感器：传感器是人形机器人感知外部世界的关键，包括力传感器、IMU、触觉传感器、摄像头和激光雷达等。这些传感器使机器人能够进行地面反力测量、姿态检测、交互和导航。机器人身体上常用的传感器有六分力传感器（SFS）、惯性测量单元（IMU）、触觉 传感器、摄像头、激光测距仪等。SFS传感器主要用在人形机器人的脚底和手腕上，在使用 ZMP运动控制算法时，可辅助测量地面反作用力、进行ZMP点控制和规划；手腕上的SFS传 感器可辅助机器人手臂进行力控制和灵巧操控。IMU一般放置在机器人的重心位置，用于检 测身体姿势、加速度等数据，通过计算和传感器融合算法，IMU可提供人形机器人状态的估 计，作为模型预测控制（MPC）和ZMP控制的反馈。触觉传感器一般位于机器人的手部，也 可能分布在四肢和躯干上。对于注重感知和交互的机器人，触觉传感器可辅助与人类和环境的交互。

其他核心组件：除了驱动和传感器，电池、控制芯片、计算芯片和新材料等也是人形机器人的重要组成部分，它们影响机器人的电池寿命、操作稳定性、控制性能和设计轻量化。

人形机器人未来发展趋势分析

跨学科合作促进协同创新：

• 人形机器人的开发涉及机械工程、电气工程、控制系统、算法等多个学科，这些机器人通常具有超过40个自由度，使得控制和灵巧性成为极大的挑战。

• 人形机器人的发展与人工智能技术紧密相连，例如，基于强化学习的端到端运动控制算法在人形机器人的稳定行走中发挥着重要作用。

• 新兴技术如5G、远程操作、云计算、大规模建模、数字孪生、脑机接口等将为人形机器人的发展提供新的动力，人形机器人也将作为这些新兴技术应用的物理平台。

• 为了实现人形机器人的全面进步，需要不同学科之间的紧密合作和协同创新。

加强原始创新实现高端供给：

• 人形机器人领域覆盖了广泛的学科，创新链长，产业链复杂。目前人形机器人的发展受到身体结构、驱动组件和运动算法的限制。

• 研究和开发应着重于核心技术的原始创新，特别是在驱动组件和运动控制算法方面。例如，室温超导技术、新型永磁材料和人工肌肉的发展可能会极大提升电机的功率密度，为人形机器人提供卓越的运动能力。

• 新型能源存储技术，如基于石墨烯的技术，将显著提高人形机器人的续航能力和动力，这对所有移动设备和新能源汽车都是有益的。

• 深入理解人类运动的动力学和控制机制，将极大提升人形机器人适应各种复杂地形的能力。

场景驱动的进步和产业链协调：

• 自20世纪70年代人形机器人发展以来，该领域经历了多次热潮。当前对人形机器人研究的热潮与相关生态系统技术的成熟密切相关，为人形机器人的发展提供了坚实的基础。

• 人形机器人的研究不再局限于科学和技术挑战或仅仅实现基本行走能力，而是被特定应用场景、核心技术突破以及降低成本、提高可靠性、稳定性、可维护性和实用性的需求所驱动。

• 推动人形机器人与工业应用的整合，促进大规模应用，建立学术界、产业界和研究机构之间的良性互动，以促进人形机器人的广泛采用。

总结

论文回顾了全球人形机器人研究的现状，重点分析了日本、美国、欧洲和中国 的研究机构及其典型产品。在知名研究机构中，除了采用混合电液传动系统的波士顿 动力公司外，大多数其他研究机构都倾向于采用类似的技术路径。它们主要采用电池供电的电动关节传动系统，并使用基于 ZMP、MPC 和 RL 的控制算法。

对于人形机器人本体而言，决定其功能和性能的关键因素包括本体结构与机械 设计、运动控制算法以及核心零部件等，其中传动模块是直接影响机器人整体运动特 性的最关键模块，甚至可以决定人形机器人的整个技术思路和系统。

因此在人形机器人发展过程中，应重视跨学科协同创新和前沿技术的原创研究， 从根本上提升和优化仿生机器人整体性能，同时注重应用场景驱动发展，构建人形机器人产业生态圈，形成产学研协同发展格局，支撑人形机器人在生产生活中规模化部署和利用。