（2-1）人形机器人的总体架构与系统工程：全身架构与模块化设计理念

本章内容围绕人形机器人的总体架构与系统工程展开，首先介绍了人形机器人的全身结构及模块化设计理念，包括躯干、四肢和头部的构型，并对模块化与集成化设计进行比较，同时考虑成本、重量和可靠性等工程约束。随后阐述了人形机器人的系统工程方法论，涵盖了需求分析、功能分解、接口设计、跨模块协同以及并行开发与验证流程。最后，讲解了人形机器人关键性能指标（KPI）知识，包括步行速度、负载能力、能效、稳定性（ZMP、CoM）以及安全性与交互性，为整体设计与性能优化提供系统参考。

2.1 全身架构与模块化设计理念

人形机器人的全身架构设计是实现类人运动、环境交互与自主决策的物理基础，而模块化设计理念则是平衡性能、成本与迭代效率的核心工程思想。概括来说，人形机器人的总体架构如图2-1所示。

图2-1 人形机器人的总体架构图

2.1.1 躯干、四肢、头部结构

人形机器人的全身架构以"类人形态为基础，运动功能为核心"，躯干、四肢、头部的结构设计需要精准匹配人类运动机理，同时为路径规划与决策算法提供物理支撑，如图2-2所示。各部分的结构特征直接决定了机器人的运动边界（如步长、爬坡角度、抓取范围），进而约束路径规划的算法设计方向。

图2-2 人形机器人的躯干、四肢、头部结构

1. 躯干：重心控制与系统集成的核心载体

躯干是人形机器人的"核心枢纽"，兼具"重心稳定""模块集成""载荷承载"三大核心功能，其结构设计直接影响路径规划的平衡控制与动态适应性。

（1）核心结构特征：

1. 形态设计：采用类人胸腔/腹腔结构，高度通常占身高的40%-50%（如特斯拉OptimusGen2身高1.73m，躯干高度约0.7m），通过仿真优化重心位置（通常位于躯干中下部，距地面0.8-1.0m），为双足行走、跑跳等动态运动提供稳定基础；
2. 内部集成：集成电源系统、主控单元、驱动器与散热模块，采用分层布局（上层为控制模块，下层为电源与散热），减少重心偏移；同时预留传感器接口（如躯干侧面的激光雷达安装位、背部的惯性测量单元（IMU）固定座），为环境感知与自身状态检测提供硬件支持；
3. 自由度设计：躯干通常具备1-2个自由度（俯仰/侧倾），如Figure01的躯干可实现±15°俯仰，配合腿部运动调整重心轨迹，使路径规划能生成更灵活的避障动作（如侧身绕开狭窄通道）。

（2）与路径规划的协同关系：

1. 重心高度直接约束步态规划算法：躯干重心越低，平衡算法的稳定性越好，路径规划可支持更激进的运动路径（如快速转弯、小步越障）；反之，重心过高需通过算法降低运动速度，增加平衡调整步骤；

2. 躯干的载荷承载能力决定路径规划的任务适配性：如工业场景机器人的躯干需承载10-20kg载荷，路径规划需考虑载荷对重心的影响，优化行走轨迹以避免失衡。

3. 四肢：运动执行与环境交互的核心机构

四肢（上肢+下肢）是实现路径规划动作的直接执行单元，其自由度分配、传动方式、末端设计，直接决定了机器人的运动范围、精度与任务适配性，是路径规划算法"物理落地"的关键。

（1）下肢：双足行走与移动路径的核心支撑

下肢的核心目标是实现"稳定移动"，其结构设计需匹配人类双足运动机理，为路径规划提供足够的运动自由度与动力储备。

1. 结构组成：由大腿、小腿、足部三部分组成，典型自由度分配为"髋部3个（俯仰/侧倾/旋转）+膝部1个（俯仰）+踝部2个（俯仰/侧倾）"，单腿共6个自由度（如宇树H1、波士顿动力Atlas），部分商业化产品为平衡成本与性能，将踝部自由度简化为1个（如早期ASIMO）；
2. 关键设计：

• 传动方式：采用"电机+谐波减速器"（轻量化场景）或"液压驱动"（高性能场景），如Atlas采用液压驱动，峰值扭矩达1500N・m，支持跑跳、后空翻等高强度运动路径；Optimus采用车规级电机+行星减速器，兼顾成本与可靠性，适配工业/服务场景的平稳移动路径；
• 足部设计：采用类人足型（前掌+足跟），集成力传感器（如Optimus的足部12个力传感器），实时检测地面压力分布，为路径规划的落脚点选择提供数据支持（如检测到湿滑地面，路径规划算法自动调整步长与重心，降低打滑风险）。

1. 与路径规划的协同关系：

• 自由度数量决定路径规划的可行空间：6自由度下肢可实现更复杂的地形适配（如台阶攀爬、斜坡行走），路径规划算法可生成"抬腿高度自适应""步长动态调整"的轨迹；而低自由度下肢仅能适配平地等简单场景，路径规划以"固定步态"为主；
• 足部传感器数据直接反馈路径执行效果：若路径规划的落脚点选择不当（如踩空、压力不均），力传感器可实时触发平衡算法，调整后续路径的落脚点坐标。

（2）上肢：任务执行与路径协同的辅助单元

上肢的核心目标是实现"抓取、操作、交互"，其结构设计需匹配手部动作范围与力量需求，与下肢的移动路径形成协同（如"行走+抓取"的同步规划）。

1. 结构组成：由大臂、小臂、手腕、手部（末端执行器）组成，典型自由度分配为"肩部3个+肘部1个+腕部3个+手部5-11个"，全上肢共12-18个自由度（如Figure01的上肢14个自由度，OptimusGen2的手部11个自由度）；
2. 关键设计：

• 手部设计：采用多手指类人结构，指尖集成触觉传感器（如Optimus的手部触觉分辨率达1mm），适配不同形状、重量的物体抓取（如从拿起纸杯到搬运零件）；
• 力量控制：上肢峰值负载通常为5-10kg（如UnitreeH1的上肢负载5kg），通过力矩传感器实现力控调节，避免抓取时损坏物体，路径规划需结合力控参数生成"轻柔抓取-稳定搬运-精准放置"的轨迹。

1. 与路径规划的协同关系：

• 上肢运动范围约束路径规划的任务边界：如上肢最大抓取高度1.8m，路径规划需将目标物体的位置限制在该范围内，或生成"移动到物体侧方+抬高躯干"的组合路径；
• 上下肢协同规划：路径规划算法需同步优化下肢移动路径与上肢操作路径（如"行走至桌子旁→弯腰→伸手抓取杯子"），避免肢体碰撞，提升动作连贯性。

3. 头部：感知与交互的核心接口

头部的结构设计以"感知覆盖"与"交互自然"为核心，其传感器布局与运动自由度直接影响环境感知的全面性，进而决定路径规划的决策质量。

（1）核心结构特征：

1. 自由度设计：头部通常具备2-3个自由度（俯仰/侧倾/旋转），如Optimus的头部可实现±45°俯仰、±30°旋转，配合传感器覆盖360°环境视野；
2. 传感器集成：头部是多模态传感器的核心安装位，包括高清摄像头（视觉感知）、激光雷达（3D环境建模）、麦克风（语音交互）、红外传感器（近距离检测），如Figure01的头部集成双摄像头+激光雷达，实现环境物体识别与距离测量。

（2）与路径规划的协同关系：

1. 传感器覆盖范围决定路径规划的环境感知边界：头部的360°视野可让路径规划算法获取全方位障碍物信息，支持动态避障（如背后有人靠近时自动调整路径）；若视野受限，算法需依赖预设地图，环境适应性下降；
2. 头部运动与路径规划的交互协同：如路径规划生成"转向目标物体"的指令时，头部可同步旋转对准目标，提升视觉识别精度，为后续抓取路径提供更精准的坐标数据。

2.1.2 模块化设计与集成化设计

人形机器人的设计理念主要分为"模块化设计"与"集成化设计"两类，二者的核心差异在于"模块划分方式"与"系统协同逻辑"，直接影响产品的迭代效率、成本控制与性能上限，进而决定路径规划算法的部署模式与优化方向。

1. 模块化设计

2. 定义：将全身架构拆分为独立的功能模块（如头部模块、躯干模块、上肢模块、下肢模块、电源模块、控制模块），每个模块具备标准化接口（机械接口、电气接口、通信接口），可独立研发、生产、更换与升级；

3. 设计逻辑：以"功能解耦"为核心，通过标准化接口实现模块间的快速集成，降低研发复杂度，提升产品迭代效率与维修便利性。

4. 典型案例：例如UnitreeH1（头部、躯干、四肢为独立模块，支持单独更换；控制模块与动力模块分离，便于算法升级）、优必选Walker系列（上肢、下肢、躯干模块可按需组合，适配不同场景）。

5. 集成化设计

6. 定义：将多个功能模块整合为一体化结构（如躯干与控制模块集成、腿部与驱动器集成），模块间无明确拆分边界，通过整体优化实现性能最大化；

7. 设计逻辑：以"性能协同"为核心，减少模块间的接口损耗（如信号延迟、能量损耗），提升系统整体刚度、响应速度与运动精度，适用于对性能要求极高的场景。

8. 典型案例：例如波士顿动力Atlas（躯干与液压系统、控制模块高度集成，减少能量损耗，支持跑跳等高强度运动）、特斯拉OptimusGen2（电机与减速器集成设计，功率密度提升30%，适配量产场景的空间优化）。

9. 行业发展趋势：模块化为主，集成化赋能核心场景

当前人形机器人行业呈现出了"模块化设计为主流，集成化设计赋能高性能场景"的趋势，具体说明如下所示。

1. 商业化量产产品（如特斯拉Optimus、Figure01、UnitreeH1）均以模块化设计为基础，通过标准化接口实现快速迭代与成本控制，同时在核心模块（如电机、传感器）采用集成化设计提升性能；
2. 高性能原型机（如波士顿动力Atlas）采用集成化设计，专注于突破运动能力边界，为行业提供技术标杆；
3. 路径规划算法的设计需适配这一趋势：针对模块化产品，算法需具备"模块参数自适应"能力；针对集成化产品，算法需与硬件深度协同，实现性能最大化。

2.1.3 工程约束：成本、重量、可靠性

人形机器人的架构设计本质是"性能需求"与"工程约束"的平衡艺术，其中成本、重量、可靠性是三大核心约束，直接决定了产品的落地可行性。这三大约束相互关联、相互制约（如轻量化设计可能增加成本、降低可靠性），直接影响了路径规划与决策算法的设计方向和性能。

1. 成本约束：商业化落地的核心门槛

成本是人形机器人从"原型机"走向"量产产品"的关键约束因素，其控制目标需匹配目标场景的价格承受能力（如工业场景可接受单价50-100万元，家庭场景需控制在10万元以内）。

（1）成本构成

核心成本占比（以量产产品为例）为电机与驱动器（30%-40%）、传感器（15%-20%）、结构件（10%-15%）、算法研发（20%-25%）、装配与测试（5%-10%）。

（2）成本控制策略：

1. 核心部件复用：如特斯拉Optimus复用汽车产业链的电机、电池、芯片，成本降低40%以上；
2. 模块化采购与规模化生产：通过批量采购降低部件单价，如Figure01的年产能规划达12000台，电机采购成本降低30%；
3. 传感器分级配置：根据场景需求选择传感器（如工业场景用激光雷达，家庭场景用视觉+红外传感器），避免过度设计。

（3）对路径规划与算法的影响：

1. 传感器成本约束：低成本产品可能减少传感器数量（如仅配备单目摄像头+IMU），路径规划算法需通过"数据融合优化"弥补传感器精度不足（如基于视觉的SLAM算法优化环境建模）；

2. 算力成本约束：低成本芯片（如ARM架构处理器）的算力有限，路径规划算法需轻量化设计（如简化A算法、剪枝RRT算法的搜索空间），在精度与实时性之间平衡；

3. 量产一致性约束：算法需适配批量生产的部件性能差异（如电机扭矩误差±5%），具备"参数鲁棒性"（如路径规划的步态参数可根据电机性能动态调整）。

4. 重量约束：运动性能与续航的核心瓶颈

重量直接影响人形机器人的运动能力（如步速、爬坡角度、续航）与平衡控制难度，其控制目标需匹配动力系统的承载能力（通常要求功率密度≥3kW/kg）。

（1）重量构成

典型重量范围是量产产品（40-80kg，如OptimusGen2重57kg、Figure01重60kg），原型机（80-150kg，如Atlas重80kg）；

（2）轻量化策略：

1. 材料优化：采用高强度铝合金、碳纤维复合材料（如Atlas的躯干采用碳纤维，重量降低20%）；
2. 结构拓扑优化：通过仿真删除冗余结构（如四肢的空心轴设计），在保证刚度的前提下减轻重量；
3. 集成化设计：减少模块间的冗余接口与外壳，如Optimus的电机与减速器集成设计，重量降低15%。

（3）对路径规划与算法的影响：

1. 重量影响平衡算法：重量越大，惯性越大，平衡控制难度越高，路径规划需生成更平稳的运动轨迹（如减小步速、增加平衡调整步骤）；反之，轻量化产品的路径规划可支持更灵活的动态动作（如快速转弯、小步越障）；

2. 重量影响续航：重量每增加1kg，续航可能降低5%-8%，路径规划算法需加入"能耗优化"目标（如选择最短路径、降低运动加速度），在任务完成度与续航之间平衡；

3. 轻量化带来的刚度约束：轻量化结构可能导致刚度不足，路径规划需避免生成高强度冲击的运动路径（如跳跃），或通过算法优化动作节奏（如延长落地缓冲时间）。

4. 可靠性约束：商业化应用的基本保障

可靠性是人形机器人在实际场景中持续运行的基础，其核心指标包括"平均无故障时间（MTBF）""任务完成率""环境适应性"，需满足目标场景的使用需求（如工业场景MTBF≥5000小时，家庭场景MTBF≥3000小时）。

（1）可靠性风险点

核心风险点是电机故障（占比30%）、传感器失效（占比25%）、机械结构磨损（占比20%）、算法异常（占比15%）、电源故障（占比10%）；

（2）保障策略：

1. 冗余设计：关键部件（如电机、传感器）采用冗余配置（如Optimus的核心传感器备份），避免单点故障导致系统停机；

1. 环境适应性设计：针对温度（-10℃-45℃）、湿度（10%-90%）、粉尘等环境因素优化结构密封与材料选择；
2. 算法鲁棒性设计：通过仿真测试覆盖海量故障场景（如传感器失效、电机扭矩下降），让路径规划算法具备应急调整能力。

（3）对路径规划与算法的影响：

1. 故障自适应路径规划：算法需实时监测硬件状态（如电机温度、传感器数据有效性），当检测到故障时自动调整路径（如电机过热时降低运动速度，传感器失效时切换至预设路径）；

2. 任务完成率优先：路径规划需在可靠性约束下优先保证任务完成，如工业场景中即使绕路也要避开可能导致机械磨损的路径；

3. 环境适应性算法：针对不同环境（如潮湿地面、粉尘车间）优化路径参数（如调整步长、落脚点选择），避免环境因素导致的故障。

4. 三角权衡模型：约束与性能的平衡逻辑

成本、重量、可靠性的三角权衡可通过"约束优先级排序"实现，不同场景的优先级不同，具体说明如下所示。

1. 工业场景：优先级为"可靠性＞重量＞成本"（需长时间稳定运行，运动能力要求高，成本承受能力强）；
2. 家庭场景：优先级为"成本＞可靠性＞重量"（价格敏感，对运动能力要求适中，需保证基本安全可靠性）；
3. 特种场景（如救援）：优先级为"重量＞可靠性＞成本"（需轻量化以适配复杂地形，可靠性要求极高，成本敏感度低）。
4. 路径规划与决策算法需基于这一权衡模型动态调整优化目标：
5. 工业场景：算法优先优化"路径可靠性"（如避免高强度运动）与"运动效率"，可接受较高的计算复杂度；
6. 家庭场景：算法优先优化"路径能耗"（延长续航）与"成本适配"（轻量化算法），兼顾安全性；
7. 特种场景：算法优先优化"路径灵活性"（适配复杂地形）与"故障容错"（传感器失效时的应急规划），可接受较高的能耗。

总之，人形机器人的全身架构设计以"类人形态为基础，模块化理念为核心，工程约束为边界"，躯干、四肢、头部的结构设计直接决定了路径规划的可行空间，模块化与集成化的设计选择影响算法的部署模式，成本、重量、可靠性的三角权衡则约束了算法的优化方向。