如果機器人不再昂貴，如果機器人能按你的需求來定制，機器人會普及嗎？

如果機器人社會可以被融入，可以被管理，而且在人的介入后有基本的循環生態鏈，機器人社會能是外星球的未來世界嗎？

人形機器人被認為是緩解老年護理勞動力短缺問題、減輕家庭和社會負擔的新的解決思路。

“人形機器人具備類人形態，能夠適配人類工作環境，在養老助殘、環境清潔、醫療康養、家政服務等領域具備巨大應用潛力。”

工信部印發《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《指導意見》)，提出到2025年，人形機器人創新體系初步建立，整機產品達到國際先進水平，並實現批量生產﹔到2027年，技術創新能力顯著提升，構建具有國際競爭力的產業生態，綜合實力達到世界先進水平。

人形機器人有哪些感知和控制的關鍵技術？

一、視覺感知技術

視覺感知是機器人系統的重要組成部分,在復雜的三維工業場景中利用視覺傳感器獲取周圍環境的真實空間信息,並進行預處理、配准融合以及空間場景表面生成等過程,實現對外界環境真實的刻畫及數字模型的重建，為機器人在工業制造中提供豐富的二維和三維信息。目前一般有：雙目三維環境感知、3D點雲配准、位姿估計等技術。

1.雙目三維環境感知

通過模擬人類雙眼視覺系統的觀測原理,利用雙目相機對獲取圖像進行立體匹配得到圖像中像素點的准確視差,結合雙目相機參數獲取周圍環境的准確深度信息,並利用機器學習算法實現場景目標感知識別與定位。

2.3D點雲配准技術

3D點雲配准通過求解出同一坐標下不同姿態點雲的變換矩陣,利用該矩陣實現多視點掃描點雲的精確配准,最終獲取完整的3D數字模型。比如：最近點迭代是最常用的配准比對策略，它利用點對點距離構造目標函數,通過距離函數極小化方法匹配兩個點雲數據集。

3.位姿估計算法

主要有經典的模板匹配、特征點檢測算法和深度學習方法。模板匹配預先構建目標物體各個視角位姿模板庫,在線檢測時檢索得到最相似模板圖像對應的位姿,。特征點檢測算法通過提取目標二維圖像特征,構建表征性強的2D-3D關鍵點匹配點對,然后使用N點透視方法解算出物體位姿。

二、機器人控制關鍵技術

1.機器人精准執行控制

精准執行是指機器人在作業過程中能夠保持對於預設加工軌跡的高精度跟蹤並且對於各類擾動具有魯棒性,在保障加工一致性方面具有重要作用。目前常用的有：自適應學習控制、基於優化方法的控制、魯棒控制、滑模控制、抗擾動控制、有限時間收斂控制等。

2.機器人柔順力控制

1）機器人阻抗控制：主動柔順是把期望的柔順性轉換為期望的位置和力信號，基於接觸時狀態量的變化(如力、位置等)，建立相關變量之間的耦合關系，從而得出期望的位置和力信號下所需要的控制信號。

2）機器人力位混合控制:為了保証兩個變量的互不影響，機器人力位混合控制將兩個變量劃分為兩個互補的正交空間，通過對角矩陣實現了位置和力的“互鎖“，從而實現了力和位置的解耦控制。

3）機器人視覺伺服控制

機器人視覺伺服控制通過視覺誤差產生控制量,驅動機器人到達作業位置,完成指定作業任務。

4）多機器人協同控制

隨著多機器人制造應用需求的擴大,多機器人控制成為國內外研究的熱點問題。目前,設計多機器人控制器的主要方法包括:矩陣理論方法、耗散理論、小增益定理、收縮分析和李雅普諾夫函數方法。

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