人形机器人通用结构和研发参考流程
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作者:DE.Tech
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发布时间: 2025-11-01
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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
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)
硬件:运动系统
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
软件:基础软件
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)
软件:运动控制
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 |