4小时前 解析人形机器人核心传感器：视觉、力觉、触觉等如何让机器人“活”起来？

出品：机器人视觉课堂

传感器是人形机器人将对内外环境感知的物理量变换为电量输出的装置，主要分布于传感系统。

一般分为内部传感器和外部传感器。

内部传感器：主要用来感知和监测机器人自身的状态参数，以调整并控制机器人的运动。主要包括速度传感器和位置传感器等。

外部传感器：用来检测机器人周边环境、目标的状态特征等，使机器人能够根据不同的环境进行自动校正和自适应调整，如避障和路线规划等。主要包括力觉传感器、视觉传感器、听觉传感器、触觉传感器、温度传感器等。

目前在人形机器人的应用中，力觉传感器、触觉传感器/柔性电子皮肤、视觉传感器、高性能惯性测量单元IMU等具有较高的价值和市场潜力。

PART.1

视觉传感器

视觉传感器是机器人观察的基础。

其底层逻辑在于为机器植入 “人眼与大脑”，使机器可代替人工来对被检测物品做测量与判断。

视觉传感器是一种使用光电传感器件来获取物体图像的设备，它能够将物体图像转化为数字信号，并且对图像进行处理和分析。

视觉传感器的工作过程包含检测、分析、描绘和识别四部分：视觉检测主要利用图像信号输入设备，将视觉信息转换成电信号；视觉图像分析是把摄取到的所有信号去掉杂波及无价值像素，重新把有价值的像素按线段或区域等排列成有像素集合；视觉描绘和识别是从物体图像中提取特征，给予标志。

测量方法图示，来源：传感器技术公众号

根据图像信息获取维度、处理数据类型的不同，机器视觉可划分为 2D 视觉与 3D 视觉。

2D 视觉通过工业相机来获取平面图片，主要基于物体的一个平面特征进行后续分析，无法获取物体的空间坐标信息。

3D 视觉能够采集视野内空间每个点位的三维坐标信息，通过算法获取三维立体成像，并根据这些数据信息分析得出有关目标对象在空间中的位置、形状、体积、平面度等信息，以达到检测、引导、测量、定位等功能。

3D重构目前主要的技术有结构光、iToF、dToF、立体视觉、Lidar、工业三维测量等，人形机器人视觉传感技术主要使用多目立体视觉和 iToF 法。多目立体视觉是立体视觉方法中的一种，最少使用 3 个摄像头即可实现，用单个或多个相机从多个视点获取同一个目标场景的多幅图像，重构目标场景的三维信息，特斯拉和 UCLA 均使用3个3D相机即可实现多目立体视觉。iToF 是指时间往返行程采用时间选通光子计数器或电荷积分器外推获得而不需要精准计时的方案，可以实现面积范围成像，小米和波士顿动力使用该方案。

目前人形机器人主流视觉解决方案

PART.2

力传感器

人形机器人产业技术路线不断演进，手和脚等末端执行机构对精度和灵敏度要求提高，进一步提升力传感器的需求。

力传感器是人形机器人的力控核心。

通过力反馈，人形机器人可以实时感知与环境之间的接触力，并调整动作以适应。通过力控制，机器人运用这些力信息主动调整及做出动作。

力传感器主要为力矩传感器，可以在各种旋转或非旋转机械部件上对扭转力矩感知进行检测，将扭力的物理变化转为精确点信号的一种传感器。

根据测量维度，力传感器可以分为一维、多维（三维、六维）力传感器。

力传感器按测力维数分类,来源:坤维科技

一维力传感器仅检测一个方向的作用力或力矩，工业中应用广泛，价格也较为便宜（大多为数百元）。

多维力传感器仅包括三维力和六维力传感器，均需要标定 XYZ 坐标轴，区别在于应变片的数量及解耦算法。

六维力传感器是最高端的力矩传感器，同时测量 XYZ 轴向力和环绕轴的力矩，内部的算法可以解耦各个方向的力和力矩的干扰，应用于高端机器人和精密设备中，价格也十分昂贵（大多在数千元至上万元）。

结构设计、标定与检测、算法设计是六维力/力矩传感器领域的三大壁垒。

结构设计：兼顾高灵敏度、高动态性能和低维间耦合的原理和结构创新是当前电阻应变式多维力传感器研制中面临的一大挑战。

标定与检测：标定指通过对样本空间中的样本点进行精确加载，建立传感器信号与力和力矩的映射关系，获得解耦算法的数学模型和参数。六维力/力矩传感器需要对六维样本空间进行标定，难度远高于一维传感器。

算法设计：六维力传感器的内部算法，会解耦各方向力和力矩间的干扰，使力的测量更为精准。高精准度的军用六维力传感器，可以确保在六维度联合承载的情况下，测量值偏差在量程的0.3%FS以内。

六维力矩传感器主要结构

PART.3

触觉传感器

触觉传感器是机器人直接感知环境作用的重要传感器，应用于机器人的关节和柔性皮肤等领域。

触觉传感器可以使机器人通过触摸来感知物体的形状和质地等物理特性，从而进行精确的抓取操作。

二代灵巧手拿起、传递、释放鸡蛋的精准力控过程，来源：Tesla Optimus Gen 2 发布视频

标准配置下，灵巧手在五根手指的指尖和指节布置约14个触觉传感器，部分掌心也有应用但量少。工业级触觉传感器需达100-300万次测量寿命，满足灵巧手30万次抓握需求。

本节主要探讨的是当下触觉传感器两种主要的技术路线：MEMS、柔性触觉传感器。

1、MEMS压力阵列传感器：

MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）是一个广泛的技术领域，是一种微型而精密的机械系统，它将微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路等集成于一块或多块芯片上，产品尺寸一般都在 3mm×3mm×1.5mm。

MEMS技术结合了微电子技术和微机械加工技术，具有体积小、功耗低、集成度高、成本低和效能高等特点。

MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器，是MEMS技术中的一种具体应用，专门用于感知和测量各种物理量。

MEMS传感器能够感知并测量各种物理量，如温度、湿度、光照强度、压力、加速度等，并将这些物理量转化为电信号进行处理。与传统的传感器相比，MEMS传感器具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、易于集成和实现智能化等优点。

MEMS压力阵列传感器则是MEMS传感器的一个子类，专注于压力测量，并具有阵列式结构。与普通MEMS压力传感器相比，MEMS压力阵列传感器通常包含多个压力传感单元，这些单元以阵列的形式排列，能够同时测量多个点的压力变化。这种设计使得MEMS压力阵列传感器在需要高空间分辨率和压力分布测量的应用场景中具有显著优势。

2、柔性触觉传感器（电子皮肤）：

柔性触觉传感器是利用柔性材料的物理特性，将外部的力学量转换为电信息，从而实现对触觉感知的传感器产品。

柔性触觉传感器又称为 “电子皮肤”，能够实现与环境接触力、温度、湿度、震动、材质、软硬等特性的检测，是机器人直接感知环境作用的重要传感器。

按照转换信号原理的不同，柔性触觉传感器可以分为压阻式（电阻式）、电容式、电感式、压电式、光电式等，其中电容式、压阻式柔性传感器应用较多。

电子皮肤的四种转换机制,来源:宋爱国《机器人触觉传感器发展概述》

柔性压阻式传感器以器件结构简单、灵敏度高、响应快、制造成本低、稳定性好等优点被认为是下一代柔性压力传感器的理想选择。劣势是体积大，不易实现微型化；功耗高，接触表面易碎；易受噪声影响。

柔性触觉传感器主要由基底材料、电极材料、功能层材料构成。基底材料是柔性触觉传感器的基础，是决定传感器弹性形变性能的关键因素。电极材料主要用于传输电信号。功能层材料则是传感器的核心部分，能够将外部的力、温度、湿度等物理量转化为电信号。

PART.4

IMU惯性传感器

惯性传感器是机器人运控及导航的基础。

惯性传感器是一种用于测量物体的加速度、角速度和倾斜角度等参数的电子传感器，可为机器人提供运动感知和控制能力。

根据被测物理量，惯性传感器可以分为加速度传感器（加速计）和角速度传感器（陀螺仪）。另外，也有一些传感器将加速度计和陀螺仪结合在一起，称为惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称 IMU）。

具体而言IMU是一种测量物体三轴角速度和加速度的设备，通常包括三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺仪，有时还包括磁力计。

狭义上，一个 IMU 内在正交的三轴上安装陀螺仪和加速度计，共 6 个自由度，来测量物体在三维空间的角速度和加速度，就是 “6 轴 IMU”；广义上，IMU 可在加速度计和陀螺仪的基础上加入磁力计，形成了 “9轴 IMU”。通过这种方式，9 轴 IMU 能够提供更全面的运动信息，尤其是在需要确定物体在三维空间中的方向时。

IMU的组成，来源:深迪,村田制作所,道合顺芯闻

PART.5

听觉传感器

机器人听力系统最基本的两方面：一是自动语音识别，二是声源定位（本质是从所获得的信号中提取目标的位置信息）。

对于声源定位，传感器阵列主要是麦克风阵列，常采用多个麦克风分布在三维空间，对空间中信号的不同方向和方位的立体感知能力有所提升。麦克风数量一般超过2个，消费级麦克风阵列一般不超过8个。

当前MEMS麦克风正逐步成为主流的技术方案。