人形机器人有哪些感知与控制的共性技术？

如果机器人不再昂贵，如果机器人能按你的需求来定制，机器人会普及吗？

如果机器人社会可以被融入，可以被管理，而且在人的介入后有基本的循环生态链，机器人社会能是外星球的未来世界吗？

人形机器人被认为是缓解老年护理劳动力短缺问题、 减轻家庭和社会负担的新的解决思路。

“人形机器人具备类人形态，能够适配人类工作环境，在养老助残、环境清洁、医疗康养、家政服务等领域具备巨大应用潜力。”

工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》( 以下简称《指导意见》)，提出到 2025 年，人形机器人创新体系初步建立，整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产；到2027 年，技术创新能力显著提升，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。

人形机器人有哪些感知和控制的关键技术？

一、视觉感知技术

视觉感知是机器人系统的重要组成部分, 在复杂的三维工业场景中利用视觉传感器获取周围环境的真实空间信息, 并进行预处理、配准融合以及空间场景表面生成等过程, 实现对外界环境真实的刻画及数字模型的重建，为机器人在工业制造中提供丰富的二维和三维信息。目前一般有：双目三维环境感知、3D点云配准、位姿估计等技术。

1双目三维环境感知

通过模拟人类双眼视觉系统的观测原理, 利用双目相机对获取图像进行立体匹配得到图像中像素点的准确视差, 结合双目相机参数获取周围环境的准确深度信息, 并利用机器学习算法实现场景目标感知识别与定位。

2 3D点云配准技术

3D点云配准通过求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵, 利用该矩阵实现多视点扫描点云的精确配准, 最终获取完整的3D数字模型。比如：最近点迭代是最常用的配准比对策略，它利用点对点距离构造目标函数, 通过距离函数极小化方法匹配两个点云数据集。

3. 位姿估计算法

主要有经典的模板匹配、特征点检测算法和深度学习方法。 模板匹配预先构建目标物体各个视角位姿模板库, 在线检测时检索得到最相似模板图像对应的位姿,。特征点检测算法通过提取目标二维图像特征, 构建表征性强的2D-3D关键点匹配点对, 然后使用N点透视方法解算出物体位姿。

二、机器人控制关键技术

1.机器人精准执行控制

精准执行是指机器人在作业过程中能够保持对于预设加工轨迹的高精度跟踪并且对于各类扰动具有鲁棒性, 在保障加工一致性方面具有重要作用。目前常用的有：自适应学习控制、基于优化方法的控制、鲁棒控制、滑模控制、抗扰动控制、有限时间收敛控制等。

2. 机器人柔顺力控制

1）机器人阻抗控制：主动柔顺是把期望的柔顺性转换为期望的位置和力信号，基于接触时状态量的变化(如力、位置等)，建立相关变量之间的耦合关系，从而得出期望的位置和力信号下所需要的控制信号。

2）机器人力位混合控制: 为了保证两个变量的互不影响，机器人力位混合控制将两个变量划分为两个互补的正交空间，通过对角矩阵实现了位置和力的“互锁“，从而实现了力和位置的解耦控制。

3）机器人视觉伺服控制

机器人视觉伺服控制通过视觉误差产生控制量, 驱动机器人到达作业位置,完成指定作业任务。

4）多机器人协同控制

随着多机器人制造应用需求的扩大, 多机器人控制成为国内外研究的热点问题. 目前, 设计多机器人控制器的主要方法包括: 矩阵理论方法、耗散理论、小增益定理、收缩分析和李雅普诺夫函数方法。