人形機器人感知方案或如同自動駕駛,分為純視覺感知與激光雷達兩大路線。純視覺感
知路線以機器視覺為核心,利用攝像頭實現(xiàn)自動駕駛,其優(yōu)勢為成本低且符合人眼邏輯,在
數(shù)據(jù)積累達到一定規(guī)模后能夠超越激光雷達方案的表現(xiàn),但在惡劣環(huán)境下,攝像頭完成感知
任務的難度也會隨之提升。
激光雷達方案可以在現(xiàn)有技術(shù)條件下實現(xiàn)快速 3D 建模,比較精準的還原路況信息,形
成計算機可以快速識別、快速處理、快速應對的方案,目前的痛點在于成本高昂、且對芯片
算力需求大。
特斯拉憑借自身的算法能力、數(shù)據(jù)儲備等優(yōu)勢,采取基于攝像頭的視覺方案;而其他企
業(yè)通常選擇基于激光雷達的技術(shù)方案。因此在人形機器人方面,特斯拉可能會堅持純視覺路
線,隨著各類傳感器技術(shù)持續(xù)提升,產(chǎn)業(yè)鏈逐步成熟以及成本逐漸降低,未來多傳感融合的混合方案或?qū)⒊蔀橹髁鞣桨浮?
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純視覺方案
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激光雷達方案
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混合方案
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優(yōu)勢
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■成本低
■技術(shù)成熟度高
■產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高
■符合人眼邏輯
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■識別率高
■環(huán)境適應力強
■產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高
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■結(jié)合前兩者技術(shù)優(yōu)勢
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劣勢
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■易受天氣影響
■易受光照影響
■算力需求較高
■需要大量圖像訓練集
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■易受天氣影響
■成本高
■工藝復雜
■技術(shù)成熟度低
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■成本高
■供應鏈復雜
■技術(shù)門檻高
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攝像頭可實現(xiàn)測距,但精度較低,通過 AI 算法識別,但難 以識別非標準障礙物;毫米波雷達縱向精度高,橫 精度低;激光雷達是高精度,3D 建模,易識別;
本田 ASIMO由四個運行著 VxWorks 實時操作系統(tǒng)的處理器構(gòu)成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學習型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡
人形機器人將實現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場規(guī)模 分別有望達到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機器人CAGR有望達到182%
人形機器人靈巧手進行抓取動作,空心杯電機為核心部件;信號解析 匯總執(zhí)行 輸出轉(zhuǎn)速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動轉(zhuǎn) 換為旋轉(zhuǎn)傳 動 驅(qū)動傳導 感知及力 反饋
旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器分布于肩部、手部等多自由度關節(jié),作用是將某物旋轉(zhuǎn)到一定角度完成旋轉(zhuǎn)運動;驅(qū)動關節(jié)完成旋轉(zhuǎn)動作,減速器為核心部件
線性執(zhí)行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關節(jié),將電機旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)為直線運動;變旋轉(zhuǎn)運動為直線運動,行星滾柱絲杠為核心部件
人形機器人感知系統(tǒng)成本占比7.3%,執(zhí)行系統(tǒng)成本占比53.2%;線性執(zhí)行器成本占比31.0%;旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%
執(zhí)行系統(tǒng)BOM占比最高,約53.2%(其中直線、旋轉(zhuǎn)、手部分別 占31.0%、17.9%、4.3%);感知系統(tǒng)占7.3%,其他芯片、電池等部件合計占比39.5%
國防科技大學Blackman;哈爾濱工業(yè)大學HIT Humanoid; 理工匯童;浙江大學悟空;優(yōu)必選WalkerX、優(yōu)悠;小鵬汽車PX5;達闥科技XR-4;北京鋼鐵俠
全球空心杯市場規(guī)模從2021年的6.75億美元增長至2025年的9.36億元,CAGR為8.52%。2021年全球空心杯電機市場規(guī)模僅占微特電機的1.73%
特斯拉的外觀專利全部有效,且主要集中在日本(4 件)和歐洲(1 件),其他已申請的方法類、結(jié)構(gòu)類專利可能尚未公開
技術(shù)當前發(fā)展階段及趨勢:指出技術(shù)進入穩(wěn)定發(fā)展階段,本體結(jié)構(gòu)、智能感知、運動控制是熱點;提供了對人形機器人技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)布局、市場趨勢和未來方向的深入見解