人形机器人技术全面综述：进展、挑战与未来趋势

本文是由浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室（Qincheng Sheng、Jun Zou、Huayong Yang等）及工业控制技术国家重点实验室（Zhongxiang Zhou、Jinhao Li等）联合团队撰写的开放获取综述文章，发表于2025年2月的期刊《smartbot》。文章系统梳理了人形机器人（humanoid robot）领域的技术框架、核心组件、关键挑战及发展趋势，旨在为研究者提供全景式参考，并推动该领域的产业化进程。

一、学术背景与研究目标

人形机器人作为融合先进制造、新材料与人工智能（AI）的前沿领域，被视为未来经济竞争的核心技术。其发展经历了从理论探索（如1969年日本早稻田大学首台双足机器人）到产品化（如特斯拉Optimus、波士顿动力Atlas）的演进。然而，大规模应用仍面临四大技术瓶颈：
1. 全身稳定性控制（whole-body control）：动态环境下的平衡问题；
2. 通用智能升级（general-purpose intelligence）：跨场景任务适应能力；
3. 人机交互自然性（human-robot interaction）：情感表达与理解；
4. 系统集成复杂度（system integration）：硬件-软件协同设计。

本文通过分析历史里程碑、组件设计及关键技术，提出工业化落地的技术路径。

二、核心内容与主要观点

1. 人形机器人头部设计：从机械结构到情感智能

头部设计直接影响社会接受度，需平衡功能性与“恐怖谷效应”（uncanny valley）。文章将头部分为两类：
- 非拟人化设计（non-anthropomorphic）：
- 工业型（如Unitree H1）：以传感器集成（LiDAR、RGB-D相机）为主，通过LED或屏幕传递状态信息；
- 服务型（如Pepper）：卡通化面部结构，简化表情交互。
- 拟人化设计（anthropomorphic/android）：
- 三阶段演进：外观仿真（如硅胶皮肤）→动作拟人（眼动、唇同步）→心理模型（情感计算）。例如，Nadine机器人通过PAD（Pleasure-Arousal-Dominance）情感模型实现个性化情绪响应。

技术突破：
- 驱动方式：电动连杆（EVA机器人）、气动（Saya）及软材料（形状记忆合金）；
- 情感交互：基于FACS（Facial Action Coding System）的表情编码，结合深度学习实现实时共情（如EMO机器人的协同表情生成）。

2. 身体硬件架构：仿生与优化的平衡

• 机械结构：
  
  • 自由度（DOF）分配：上肢7-DOF（避奇异位形）、下肢6-DOF（髋关节负载优化）；
    
  • 关节设计：谐波减速器+远程驱动（线缆/连杆），降低惯性（如Optimus Gen2的紧凑型膝关节）。
    
• 传感器系统：
  
  • 视觉：LiDAR（长距精度）与RGB-D相机（密集信息）融合；
    
  • 触觉：阵列式传感器（压阻/电容）与视觉触觉传感器（VBTS）的微型化挑战；
    
  • 控制反馈：六维力扭矩传感器（踝关节）与IMU（姿态校正）。
    
• 动力系统：
  
  • 伺服电机（高精度，适用于手指关节）；
    
  • 液压驱动（高负载，如Atlas的下肢）；
    
  • 气动系统（柔性交互，但控制精度低）。
    

3. 关键技术：感知、导航与运动控制

• 环境感知（environmental perception）：
  
  • 状态估计：紧耦合（EKF滤波）与松耦合（多传感器融合）的权衡；
    
  • 3D占据预测（3D occupancy prediction）：从单目深度估计（Monoscene）到4D时序建模（Cam4DOcc）。
    
• 自主导航：
  
  • 分层规划：全局拓扑地图（A*算法）+局部动态避障（ORCA模型）+落脚点优化（梯度下降）；
    
  • 学习增强：强化学习（RL）结合控制屏障函数（CBF）提升安全性。
    
• 运动控制（locomotion control）：
  
  • 模型方法：ZMP（零力矩点）与捕获点（Capture Point）理论；
    
  • 数据驱动：虚拟模型控制（VMC）与非线性模型预测控制（NMPC）的结合（如Atlas的跑酷动作）。
    

4. 应用场景与产业化挑战

• 场景：工业制造（物料搬运）、灾害救援（崎岖地形）、家庭服务（情感陪护）；
  
• 瓶颈：
  
  • 成本：ASIMO因高昂造价停产；
    
  • 模块化：硬件标准化与软件开源生态（如ROS 2）的缺失；
    
  • 伦理安全：动态环境中的决策透明度。
    

三、研究价值与亮点

1. 系统性框架：首次整合人形机器人的“头部-身体-算法”技术链，提出工业化阶段的技术评估矩阵。
   
2. 创新技术梳理：
   
   • 拟人化头部的“心理-情感”分层模型；
     
   • 3D占据预测从静态场景扩展到动态时序推理。
     
3. 跨学科融合：涵盖机械工程（驱动设计）、计算机视觉（BEV感知）、心理学（情感计算）等多领域交叉。
   

四、未来趋势

• 具身智能（embodied intelligence）：大语言模型（如OpenAI与Figure 01合作）与机器人实体的深度集成；
  
• 轻量化设计：仿生材料（如FRUBBER皮肤）与高能量密度电池；
  
• 社会兼容性：文化适应性面部设计（如东亚与欧美表情差异）。
  

本文为学术界与工业界提供了人形机器人技术发展的“路线图”，其多维度分析将加速该领域从实验室走向规模化应用。