从移动机器人发展历程，看系统设计变迁

机器人长期以来一直是人类关注的焦点。科幻文学中的机器人常被设想为类人的智能体，而现实中的最早应用却要简单得多——1961年诞生的Unimate机械臂便是典型代表，主要用于汽车制造。

经过数十年在计算机设计、控制理论、电机工程和传感技术方面的积累，机器人逐渐发展为能够导航、交互，并协同完成复杂任务的系统。今天，我们正站在“具身人工智能”成为下一代多功能、高敏捷机器人核心特征的门槛上。

那么，从固定的机械臂到人形机器人，移动机器人是如何发展的，整体设计又是如何的？

机器人可以按照移动方式进行分类，这种分类能够很好地反映其控制与指令系统的复杂程度，也为我们追溯机器人发展史提供了线索。

最早的机器人多为三轴固定机械臂或龙门式设备，用于在工作空间内移动物体或工具。稍复杂的固定机械臂拥有5至7个驱动关节，末端配有抓手或工具，能够执行装配、焊接、检测等工业任务。其运动轨迹通过预设的空间坐标和位置/扭矩曲线，由中央电机控制系统驱动完成。

随着计算机、传感器和电机控制技术的进步，机器人摆脱了传统的集中式控制与僵化调度，逐步演变为更轻便灵活的系统。现代机器人多采用“中央运动规划+分布式电机控制”的结构，使得运动更自然高效。

在此过程中，三类控制概念逐渐明确：

• 路径规划：决定机器人应将工具或自身移动到哪里，以完成任务；

• 运动控制：将路径规划转化为关节动作；

• 电机控制：实时执行并监控电机指令，落实运动控制的结果。

在受控环境下，路径和运动往往可提前计算，降低实时性需求。但随着自动化生产扩展到仓储物流，机器人开始走出生产线。

我们可以根据现代机器人的移动方式对其进行分类，这能较为准确地反映操作它们所需的控制和指令系统的复杂性。感知和控制系统的复杂性不断提升

工业自动化的需求将机器人带出了固定的生产线，催生了移动机器人的发展。20世纪70年代，自动导引车（AGV）应运而生。它们依赖于仓库地面上铺设的磁条或光学标记进行导航，沿着固定路线运输物料。由于路径预设，AGV的运动控制系统相对简单，无需复杂的环境感知。

进入90年代，随着嵌入式计算和传感技术的飞跃，AGV进化为自主移动机器人（AMR）。AMR集成了同步定位与地图构建（SLAM）技术，通过激光雷达、摄像头和惯性测量单元（IMU）等传感器，无需外部标记便能实时创建环境地图并规划最优路径。AMR的出现标志着机器人从“沿轨迹移动的机器”转变为能够自主理解和适应环境的“智能体”，其路径规划从预设转向在线决策，显著提升了灵活性。

近年来，随着工业自动化浪潮的兴起，AMR市场发展依然迅猛，吸引了大量资本和新厂商的涌入。市场上的主要参与者，如斯坦德、迦智科技、优艾智合和灵动科技等，均实现了高速增长。一些以仓储AMR起家的厂商，例如极智嘉和海康，也开始加快工业领域的布局。

传统的机械臂和AMR在设计上是固有稳定的，即断电后能保持静止状态。但机器人技术的一大突破，便是对这种固有稳定性的挑战，开发出本质上不稳定的系统。多旋翼无人机便是典型代表，它通过高频、紧密耦合的运动控制与电机控制回路，实现了对不平衡系统的实时动态稳定。任何控制回路的中断都将导致系统失稳。无人机的成功，证明了高频、低延迟控制对于维持动态平衡至关重要，为后续腿式机器人的发展奠定了基础。

这一控制理念被直接应用于腿式机器人。以波士顿动力的四足机器人Spot为例，其稳定性依赖于复杂的全身运动和电机控制算法。与无人机的推力控制不同，腿式机器人需要实时计算多个关节的扭矩和位置，通过动态调整身体姿态来维持平衡。这要求所有相关传感器（如编码器、IMU、陀螺仪）与计算单元之间实现毫秒级的通信，并执行复杂的全身动力学规划。在崎岖地形中，路径规划必须与全身动力学控制深度结合，以实时决定每个落脚点，这促使机器人控制系统从简单的预编程转向人工智能驱动的实时运动规划。

在腿式机器人的基础上，人形机器人将挑战推向了新的高度。它们不仅需要处理双足行走带来的平衡难题，还要将手臂作为工具和平衡辅助纳入全身控制框架。当人形机器人搬运重物或操作工具时，其身体必须实时调整以维持动态平衡，这要求运动规划器和实时控制回路之间实现更深度的集成和动态调整。

当前，人形机器人普遍采用“集中式计算平台 + 分布式关节微控制器（MCU）”的架构。中央计算平台负责运行复杂的全身运动规划和人工智能算法，而分布在关节中的MCU则执行实时的位置和扭矩控制。这种模式方便快速迭代，但对中央计算平台的算力和实时性能提出了极高的要求。同时，人形机器人需要整合三维激光雷达、深度摄像头和力觉传感器等多种感知输入，并结合多个人工智能模型进行物体识别、抓取点预测和任务策略生成。至此，人工智能不再是辅助角色，而是确保稳定性和完成任务的核心，标志着具身智能（Embodied AI）的形成。

各种移动机器人原型的控制要求

移动机器人的发展离不开感知和通信技术的飞跃。从早期的磁条感应到现代的激光雷达、立体视觉和ToF摄像头，传感技术不断提升着机器人的环境理解能力。在工业领域，机器人通过无线网络与车队管理系统进行通信，实现群体协作。而在面向消费者和公共服务的场景中，机器人需要处理语音、手势等自然人机交互，同时解决物理安全、隐私保护和硬件可靠性等一系列挑战。

从1961年的固定机械臂到今天的人形机器人，移动机器人的发展轨迹清晰地描绘了计算、感知和控制技术的协同演进。机械臂实现了精确的重复操作，AGV和AMR开启了物流自动化，无人机和四足机器人将机器人带入动态环境，而人形机器人则试图在以人为中心的环境中实现最大的通用性。然而，人形机器人并非机器人进化的终极形态。未来的机器人生态将是多样化的，例如，蜘蛛状机器人可能更适合狭窄空间，四足机器人更适合崎岖地形，而轮式平台在效率和经济性上仍将占优。

现代机器人，为了更好地模仿和协助人类，需要具备双足行走、大范围运动以及感知和交互能力。要实现这些复杂功能，离不开以下五项具有里程碑意义的突破性技术：

1. 机器视觉（Machine Vision）

机器视觉是让机器人“看”世界的关键技术。自20世纪70年代以来，随着相机和图像处理算法的进步，机器视觉取得了巨大突破。如今，机器人可以利用多个2D和3D相机，通过图像处理和分析算法来检测和识别物体，并据此做出行动决策。除了工业质检等传统应用，机器视觉也被用于更具社交性的场景，例如软银的机器人Pepper，它能分析人的面部表情来推测情绪，从而调整对话策略。

2. 闭环控制（Closed-loop Control）

闭环控制使得机器人能够持续监测其环境并实时做出调整。虽然这一概念早在18世纪就已存在，但得益于现代计算机强大的处理能力，现在的机器人可以持续接收反馈信息（如重量、温度、姿势等），并据此调整内部地图和动作。这不仅能防止机器人撞到人，也对其保持平衡至关重要。例如，NASA的Valkyrie机器人全身布满了传感器，使其能够执行在火星上建立栖息地等精细任务。

3. 直线执行器（Linear Actuators）

直线执行器是实现机器人精确、流畅运动的关键部件。它能将能量转化为单向的精确物理运动。近年来，机电直线执行器取得了显著进展，其尺寸、成本和能耗大幅降低。这使得机器人能够集成更多、更精密的执行器，从而实现更高的自由度和更精细的控制。波士顿动力公司的Atlas机器人就是典范，它利用液压驱动的四肢、28个液压关节和众多执行器，能够完成空翻等高难度杂技动作。

4. 3D打印技术（3D Printing）

3D打印技术为机器人制造提供了理想的解决方案。通过使用聚碳酸酯等热塑性材料，工程师可以快速、低成本地生产出具有高强度重量比的定制零件。这种技术让机器人零件既轻巧又坚固，例如Atlas机器人的一些3D打印部件使其能够保持轻便，从而完成复杂的跳跃和翻转动作。

5. 深度学习算法（Deep Learning Algorithms）