人形机器人

（3-2-01）视觉感知：目标检测与分类在现代计算机视觉中，目标检测与分类的核心任务是让计算机能够准确地识别图像中的各类目标，并将其归类到相应的类别中。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）因其对局部特征的强大表达能力而广泛应用于各类检测任务；而近年来兴起的视觉Transformer（ViT）则通过全局自注意力机制，在处理复杂场景和长距离依赖关系时展现出新的优势。本节将从这两类主流网络模型出发，系统讲解目标检测与分类的实现方法及其特点。

（3-1-01）视觉感知：从像素到语义：图像处理基础图像处理是视觉感知系统的底层支撑，主要解决“如何获得可信、可计算的视觉数据”这一核心问题。本节从成像原理出发，介绍数字图像的表示方式与基本处理流程，重点围绕相机模型、成像几何以及标定与校正等关键技术展开，为后续的目标检测、分割与三维理解建立统一、精确的视觉坐标基础，是从像素走向高层语义的第一步。

（2-1）常用传感器与基础原理：视觉传感器+激光雷达本章系统介绍了人形机器人常用的核心传感器及其基础原理，包括视觉、激光雷达、惯性测量单元（IMU）和力觉触觉传感。视觉传感器包括RGB摄像头、双目视觉与深度摄像头，用于环境三维建模与目标识别；激光雷达传感器提供高精度空间几何信息，支持点云构建与障碍物检测；IMU用于实现姿态与运动状态感知功能，同时需要处理低频漂移与高频噪声；力觉与触觉传感覆盖了足底、关节与皮肤阵列，实现平衡控制、运动力反馈及人机交互感知，为机器人稳定运动与环境交互提供基础数据支撑。

（1-1）人形机器人感知系统概述：人形机器人感知的特点与挑战本章内容围绕人形机器人感知系统展开，系统介绍了人形机器人在高自由度运动、动态稳定性维持以及复杂人机与环境交互中所面临的感知特点与关键挑战，重点讲解了高维环境信息获取与不确定性处理的问题。在此基础上，构建了典型的人形机器人环境感知总体架构，依次阐述了传感器层、感知算法层以及融合与决策层的功能与协同关系。最后，结合当前技术发展趋势，介绍了环境感知、控制与规划深度耦合的一体化设计理念，为后续章节深入讲解具体感知技术与实现方法奠定理论基础。

（1-2）人形机器人感知系统概述：环境感知总体架构+“感知-控制-规划”的一体化趋势人形机器人的环境感知系统通常采用分层化、模块化的总体架构设计，以应对多模态信息复杂、实时性要求高以及系统协同难度大的技术特点。典型的感知架构可划分为传感器层、感知算法层以及融合与决策层，各层在功能上相对独立，又通过数据流和反馈机制形成紧密耦合，共同支撑机器人对复杂环境的稳定理解与自主行为生成。

《卷2：人形机器人的环境感知与多模态融合》《人形机器人的环境感知与多模态融合》目录第1章人形机器人感知系统概述1.1 人形机器人感知的特点与挑战

（11-4-03）完整人形机器人的设计与实现案例：盲踩障碍物文件OpenLoong-Dyn-Control/demo/walk_mpc_wbc.cpp为双足机器人 MuJoCo仿真环境中实现盲踩障碍物功能提供支持。通过初始化UI、动力学求解、数据总线等模块，主循环中结合步态调度器规划步态时序，足端放置规划器确定落足位置，MPC和WBC算法实时计算关节力矩，在无环境感知（“盲”）的情况下，依靠预设控制策略与身体状态反馈，实现对障碍物的适应性踩踏，同时记录仿真数据用于分析。

（11-4-01）完整人形机器人的设计与实现案例：机器人的站立与行走“OpenLoong-Dyn-Control”项目提供了一套基于MPC（模型预测控制）和WBC（全身体控制）的仿人机器人运动控制框架，可以部署在Mujoco仿真平台上。该项目基于上海人形机器人创新中心的青龙”机器人模型，提供了行走、跳跃、盲踩障碍物等运动示例，且实物样机已实现行走和盲踩障碍功能。其具有易部署（包含主要依赖，简化环境配置）、可扩展（分层模块化设计，便于二次开发）、易理解（代码结构简洁，采用“读取-计算-写入”逻辑）等特点。

（11-4-02）完整人形机器人的设计与实现案例：机器人跳跃文件OpenLoong-Dyn-Control/demo/jump_mpc.cpp实现了双足机器人跳跃控制的仿真功能，集成了UI控制、数据接口、运动学动力学求解器、MPC力控制器及PVT关节控制器。通过主循环执行仿真步骤，更新传感器数据与机器人状态，分阶段（准备、起跳、上升、下降、着陆）实现跳跃控制逻辑，利用MPC计算力指令并转换为关节力矩，结合PVT控制输出力矩，同时记录了仿真时间、电机状态、位姿等数据，完成了机器人跳跃全过程的仿真与控制。

向上的车轮

OpenLoong项目是什么？OpenLoong（中文名：开放龙）是一个全尺寸人形机器人全栈开源项目，旨在推动人形机器人与具身智能技术的发展和产业生态的构建。该项目由国家地方共建人形机器人创新中心推出，并已捐赠给开放原子开源基金会孵化及运营。

（11-3）完整人形机器人的设计与实现案例（硬件设计、驱动接口和运动控制）：硬件驱动接口“loong_driver_sdk”项目是一个面向机器人或自动化设备的驱动软件开发工具包（SDK），主要用于实现对各类硬件设备（如电机、传感器、IMU等）的控制与数据交互。该SDK旨在为机器人或自动化系统提供统一的硬件驱动接口，简化了对电机、传感器、通信模块等设备的开发与集成工作。通过封装底层通信协议和设备控制逻辑，开发者可以更便捷地实现设备初始化、数据采集、指令发送等功能。

（11-1）完整人形机器人的设计与实现案例（硬件设计、驱动接口和运动控制）：背景介绍+项目介绍本章内容聚焦于青龙人形机器人从硬件到运动控制的全链路设计与实现过程。在硬件层面，通过OpenLoong-Hardware项目构建了机器人整机硬件架构，涵盖了本体结构、传感器与执行器的选型、布局及集成方案，奠定硬件基础；底层驱动开发依托loong_driver_sdk项目实现，完成了硬件与软件的高效交互，通过标准化驱动接口保障了各类硬件模块控制的稳定性与兼容性；运动控制算法则基于OpenLoong-Dyn-Control项目实现，重点攻克了双足盲踩障碍物等关键场景的运动控制逻辑。本章通过分层解析，完整呈现了

人形机器人周末炸场：Atlas后空翻回归、宇树零下47度暴走、中国Bolt跑出10m/s | 2.8日报周末了，人形机器人圈子一点没闲着。今天的新闻密度有点高，我挑了几条最炸的跟大家聊聊。还记得老Atlas那个经典后空翻吗？当年看得人头皮发麻。

（9-3）电源管理与能源系统：充电与扩展能源方案为满足人形机器人长时间运行与多场景应用需求，合理的充电与扩展能源方案至关重要。在本节的内容中，将从工程实现与系统应用角度，介绍多种补能方式及其对续航能力与使用效率的影响。

（9-2-02）电源管理与能源系统：能耗分析与功率管理（2）高峰功耗控制+ 电源分配架构高峰功耗是人形机器人动力系统面临的核心挑战之一，特指机器人在跳跃、快速转向、应急制动、负重突变等动态动作中，关节驱动电机、液压/气动执行器等负载产生的瞬时高功率需求，其峰值通常可达电池持续输出功率的2-5倍。若不对高峰功耗进行有效控制，将导致电池电压骤降、输出能力衰减、循环寿命缩短，甚至引发热失控风险。高峰功耗控制技术通过硬件协同、软件优化、能量回收等手段，实现功率需求与动力源输出能力的匹配，保障系统稳定运行。

（9-2-03）电源管理与能源系统：能耗分析与功率管理（3）基于分布式神经网络架构的人形机器人算力分配基于分布式神经网络架构的人形机器人算力分配，核心是通过“模块化硬件部署+分布式计算节点+实时通信总线”，打破传统集中式算力架构的瓶颈，实现算力与任务需求的精准匹配，其技术范式在柏林洪堡大学Manfred Hild等人（2011）提出的DISTAL架构及MYON人形机器人中得到充分验证。该方案特别适用于需支持模块化重构、多任务并行的人形机器人，可兼顾实时性与灵活性。

（9-1）电源管理与能源系统：电池选择与安全本章内容围绕人形机器人电源管理与能源系统展开，系统介绍了人形机器人的整机能源方案的设计思路与工程实现。首先从电池选型与安全出发，分析不同锂电池类型的性能特点，介绍了电池保护电路与热管理在保障系统可靠性中的关键作用。随后讲解了机器人运行过程中的能耗建模与评估知识，重点讨论了步行等典型工况下的能耗估计、高峰功耗抑制策略以及合理的电源分配架构设计。最后介绍充电与扩展能源方案，包括快速充电、自动换电及外接供电接口，为机器人实现长续航与灵活应用提供支撑。

（9-2-01）电源管理与能源系统：能耗分析与功率管理（1）步行能耗估计能耗分析与功率管理是提升人形机器人续航能力与系统稳定性的关键环节，在本节的内容中，将从整机能量流角度出发，对机器人在不同运行状态下的功耗特性进行分析，并结合工程实践，探讨功率调度与分配的有效方法。

（8-3）传感器系统与信息获取：多传感器同步与传输在人形机器人系统中，IMU、关节编码器、力矩传感器、相机、激光雷达、触觉阵列等多类传感器同时工作，其采样频率、数据格式与通信接口高度异构。若缺乏统一的时间基准与高效的数据传输机制，将直接导致感知融合失真、控制延迟增大，甚至引发系统不稳定。因此，多传感器同步与传输是连接“感知层—控制层—决策层”的关键基础设施。

（8-2）传感器系统与信息获取：外部环境传感外部环境传感是机器人感知周边物理世界的核心系统，核心定位是全面捕获环境的三维空间信息、物体属性、动态变化及潜在风险，为机器人路径规划、目标识别、避障决策、人机协作提供数据支撑。其核心目标是解决机器人“环境感知盲区”问题，实现对复杂场景的精准认知与自适应响应，适配工业自动化、服务机器人、户外移动、医疗辅助等多场景对“环境可知、决策可控、交互安全”的需求，是机器人脱离固定场景、实现自主运行的关键技术基础。