人形机器人

（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。

机器觉醒时代

Helix 02 ：移动+操作融合，解锁人形机器人全身控制的VLA模型移动操作一直是人形机器人领域的关键挑战。真正的难点不在于实现其中任何一种单一能力，而在于将二者无缝融合为单一、连贯的行为。

（7-3-02）电机与执行器系统：驱动器开发与控制接口(2)实时通信总线设计+33自由度人形机器人的双信道EtherCAT主设备架构实时通信总线是人形机器人“中央控制器-多关节执行器”的核心数据传输链路，其核心功能是实现控制指令的高速下发与执行器状态数据的实时上传，保障多关节协同运动的同步性与精准性。针对人形机器人20~30个关节的分布式控制需求，需结合不同关节的控制优先级，选用CAN总线与EtherCAT总线协同设计——EtherCAT适配核心关节的高精度同步控制，CAN总线适配辅助关节的低成本通信，形成“主从架构+分层通信”的可靠链路。

（8-1）传感器系统与信息获取：运动与姿态传感本章内容围绕人形机器人传感器系统与信息获取机制展开，系统介绍了机器人对自身状态与外部环境的感知知识。首先从运动与姿态感知入手，介绍了IMU、关节编码器与力矩传感器在姿态估计、关节状态反馈及力控中的核心作用；然后讲解了外部环境传感的知识，重点分析了深度相机、激光雷达以及触觉与压力阵列在空间感知、目标识别与安全交互中的应用特点与互补关系。在此基础上，进一步探讨多传感器系统的同步与传输问题，涵盖了时钟同步机制、数据带宽与实时性约束，以及电磁干扰对信号稳定性的影响与工程对策，为构建高可靠、高实时的人形机器人感知系

（7-3-01）电机与执行器系统：驱动器开发与控制接口(1)电机驱动电路+编码器与反馈驱动器是人形机器人关节的“大脑和神经”，承担电机驱动、传感器反馈处理及实时通信的关键任务。在本节将从电机驱动电路、编码器与反馈、实时通信总线设计三个角度，系统介绍驱动器开发思路与接口标准，为高性能关节实现可靠控制提供工程化方法。

（6-2）手部、足部与末端执行器设计：足部结构抓取能力是人形机器人手部功能的核心体现，而不同任务对抓取方式的要求存在显著差异。仿生手设计中，通常将抓取类型划分为精细抓取（Precision Grip）与包裹抓取（Power Grip）两大类。二者在受力模式、关节协同方式以及结构设计重点上均存在本质区别，是决定机器人操作能力边界的重要因素。

（6-1）手部、足部与末端执行器设计：仿生手设计本章内容围绕人形机器人的手部、足部与末端执行器设计展开，重点分析了各部分在操作能力、行走稳定性与任务适应性中的关键作用。首先从仿生角度出发，解析了人类手指结构与抓取方式，比较了多关节耦合与独立驱动方案在灵巧性与复杂度上的差异；随后讲解了足部结构设计的知识，重点讨论了足底传感器、足踝柔性以及对稳定与平衡的结构支撑作用；最后介绍了外部工具与可更换末端执行器设计，涵盖了工业与服务场景下的应用需求，为人形机器人多任务执行与环境适应能力提供坚实的基础。

（5-3）骨架、外壳与轻量化设计：外壳设计与人机交互安全在人形机器人逐步从实验环境走向真实生活与工作场景的过程中，外壳设计不再只是结构覆盖与美观造型问题，而成为保障人机交互安全、环境适应能力以及产品工程化水平的重要组成部分。相较于工业机器人被隔离运行的使用模式，人形机器人往往需要与人类近距离接触，其外壳在碰撞缓冲、接触安全、防护等级等方面提出了更高要求。在设计外壳时需要在结构保护、质量控制、触觉安全与环境防护之间取得平衡，并与内部骨架结构、执行器布局和传感器系统形成协同设计，而非简单的后期封装。

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VR每日热点简报2026.1.23SenseGlove Nova 2 力反馈手套将虚拟现实培训的沉浸感提升至新水平通过集成的主动式接触反馈，Nova 2使用户能够感知手掌中虚拟物体的真实触觉。虚拟训练、研究和多人互动现在更加自然。Nova 2是SenseGlove推出的首款也是唯一一款提供手掌力反馈的无线紧凑型手套，借助Nova 2拥抱XR触觉技术的未来吧。

广州虚拟动力-动捕&虚拟主播

从真人动捕到机器人执行，机器人数据转化平台打通技术关键链路动作捕捉技术凭借高精度、高还原的特性，在机器人动作数据采集中具备无可替代的优势——它能精准复刻人体的细微姿态与连贯动作，为机器人拟人化运动提供最贴合真实世界的原始数据支撑。在机器人数据体系中，这类源于人体的真实动作数据，经专业清洗、修正后可直接映射至机器人骨点模型，通过二次开发便能迁移至真机，实现机器人对人类动作的高精度复刻；同时，这些数据也可作为初始策略，赋能机器人强化学习训练，加速智能运动算法的迭代优化。

（4-1）机械传动系统与关节设计：关节驱动方式对比本章内容围绕人形机器人机械传动系统与关节设计展开，系统介绍了关节驱动方式、传动机构及工程化结构设计方法。首先介绍了伺服电机加减速器、直驱电机与柔性驱动等主流关节驱动方案，阐明其在扭矩密度、控制精度、响应速度与安全性方面的适用场景。然后深入讲解了谐波减速器、行星减速器及其他传动形式的结构特点与工程取舍。最后从同轴布局、传感器集成以及散热与耐久性设计等角度，讲解了构建面向长期稳定运行的关节工程设计体系，为整机性能与可靠性提供支撑。

（4-2）机械传动系统与关节设计：减速器与传动机构减速器与传动机构是人形机器人关节动力传递的核心环节，核心作用是将电机的“高速低扭矩”转化为关节所需的“低速大扭矩”，同时平衡定位精度、结构刚性、体积重量与成本，其选型直接决定关节的负载能力、运动精度与使用寿命。

（3-2）机器人身体结构与人体仿生学：人形机器人躯干系统躯干是人形机器人的核心支撑与功能集成单元，承担连接四肢、容纳核心部件（电池、控制器、传感器）、传递运动力矩及维持动态平衡的多重使命。其设计需在人体仿生学（如脊柱运动特性、躯干质量分布）与工程实现（结构刚度、驱动效率、空间利用率）之间找到最优平衡，直接决定机器人的运动协调性、负载能力与运行稳定性。

（2-3）人形机器人的总体架构与系统工程：人形机器人的关键性能指标关键性能指标（Key Performance Indicators，KPI）是衡量人形机器人设计是否满足应用需求的重要依据，也是系统工程中连接“需求定义”“架构设计”和“算法优化”的核心纽带。合理的 KPI 体系不仅用于性能评估，更在研发过程中持续约束和引导机械结构、执行系统、感知能力以及路径规划与决策算法的设计方向。在人形机器人中，KPI通常围绕运动能力、能效、稳定性以及安全与交互性能展开，不同应用场景下各指标的权重有所不同，但其基本内涵具有通用性。