SmartBot创刊号│2025年第1期│综述│浙江大学杨华勇院士等团队：人形机器人研究进展

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论文信息

文章导读

近期，由浙江大学杨华勇院士团队和熊蓉教授团队在SmartBot期刊发表的综述论文“A Comprehensive Review of Humanoid Robots”系统总结了人形机器人领域的最新研究进展与挑战。文章围绕人形机器人的关键系统组件与技术创新，深入探讨了头部与身体的设计演变，涵盖环境感知、自主导航、运动控制和智能抓取等核心技术。此外，论文还分析了人形机器人在不同应用场景中的实际表现，提出了未来发展方向和面临的技术瓶颈，为研究人员和工程师提供了全面的参考和启示。

人形机器人、系统组件、关键技术、挑战与发展趋势

1.历史发展：

回顾人形机器人从1969年首个双足机器人的诞生，到现代智能化、工业化应用的发展历程。

2.系统组件：

深入剖析人形机器人头部和身体的设计，包括硬件结构和软件架构。

3.关键技术：

聚焦于环境感知、自主导航、运动控制与智能抓取的最新技术进展。

4. 挑战与未来发展方向：

探讨人形机器人在系统集成、智能升级和人机交互方面的技术挑战与未来趋势。

图1 人形机器人技术总框架

1. 人形机器人的发展历程

从1969年日本早稻田大学的首个双足机器人，到2024年波士顿动力全电动Atlas，人形机器人经历了从基础理论到工业化应用的跨越。

2. 系统组件与设计

图2.人形机器人的硬件架构（a）机械结构设计（b）传感器系统（c）电力系统

头部设计：人形机器人头部设计分为非拟人化与拟人化两种风格。非拟人化头部主要用于工业和物流领域，如Boston Dynamics的Atlas和Agility Robotics的Digit，它们使用简洁的机械结构或显示屏表达状态。而拟人化头部则注重人机交互，模拟人类表情以增强亲和力，如Hanson Robotics的Sophia和Engineered Arts的Ameca，这些机器人使用硅胶皮肤和复杂的面部肌肉系统实现逼真的面部表情。

身体组件：身体组件包括机械结构、传感系统和动力系统。机械结构模仿人类骨骼设计，具备20至40个自由度，支持复杂的动态操作。传感系统集成了视觉、触觉和听觉传感器，增强环境感知能力。动力系统则结合伺服电机、液压系统和气动系统，确保机器人在各种环境下的稳定性与灵活性。

3. 关键技术进展

环境感知：环境感知是人形机器人理解和适应周围环境的核心能力。感知算法通过集成多种传感器信号（如多视角相机、LiDAR和IMU）来建模和理解机器人自身状态及其环境。这些算法可以分为内部状态估计和外部环境感知，前者包括姿态估计和稳健定位，后者涵盖物体识别和地图构建。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，轻量化、低功耗的视觉传感器成为智能感知和自主导航的关键，感知算法也逐步从基于模型的方法向学习驱动的方法演进。关键技术包括状态估计、定位和3D占据预测，为机器人提供高精度、低延迟的环境理解能力。

图3 人形机器人环境感知系统

自主导航：在环境感知得到的地图基础上人形机器人可以进行自主导航。自主导航包括全局路径规划、局部避障与足部规划。全局规划利用SLAM和深度学习方法实现未知环境中的地图构建与路径优化。局部规划则通过传感器数据实时调整行进路线，确保机器人在动态环境中的安全行走。足部规划技术帮助机器人在不平整地形上保持平衡，提升移动的稳定性与灵活性。

图4 人形机器人自主导航框架

运动控制：运动控制是人形机器人能够在复杂环境中灵活移动的基础。运动控制技术主要分为基于模型的方法和数据驱动的方法。基于模型的方法依赖于机器人动力学的详细数学建模，适用于需要精确控制的环境；而基于学习的方法则通过经验使机器人适应不同的条件，克服了模型方法的局限性。两者的结合为机器人提供了在动态和复杂环境中稳定移动的能力。

图5 基于模型的运动控制方法框架

智能抓取：智能抓取能力是人形机器人区别于简单机械系统的关键特征之一，涉及与环境中的物体交互、操作和改造。实现智能抓取需要任务规划、环境感知和运动控制的紧密集成。与传统的预定义抓取不同，智能抓取要求机器人具备适应性和灵活性，能够动态响应环境变化。智能抓取包括任务规划和技能学习两个主要方面：任务规划帮助机器人确定完成特定目标所需的动作序列，而技能学习使机器人能够通过经验不断提高抓取性能。核心技术涵盖符号推理、大语言模型和闭环任务规划，同时深入探讨了单任务和多任务操作技能的学习，及需要长时间动作序列的复杂任务执行。

图 6 智能抓取方法概览

4. 应用场景与挑战

人形机器人已逐步应用于工业生产、灾难救援、家庭服务、教育和医疗领域。在工业领域，机器人承担重复性高的装配与搬运任务，提升生产效率。在灾难救援中，机器人Atlas展示了在复杂地形中搜救的能力。在家庭服务领域，机器人EVE致力于家务辅助和陪伴。然而，人形机器人在系统集成、智能升级和情感表达方面仍面临挑战。实现自然的人机交互、提升多模态感知能力以及延长续航时间，都是未来发展的关键方向。

期刊简介

SmartBot (Print ISSN:2998-4432，Online ISSN:2998-1891，季刊) 是由中华人民共和国工业和信息化部主管，哈尔滨工业大学与Wiley出版集团合作出版的开放获取英文学术期刊，由瑞士工程院(SATW) 院士、苏黎世联邦理工学院机器人与智能系统研究所所长布拉德·尼尔森(Bradley Nelson) 担任主编，中国工程院院士、哈尔滨工业大学副校长、机器人技术与系统全国重点实验室主任刘宏担任编委会主任，哈尔滨工业大学期刊中心主任、哈尔滨工业大学机电工程学院李隆球教授担任执行主编。编委团队由来自20多个国家和地区的49位国内外机器人及相关领域知名专家和学者组成，其中包括国内外院士26位。期刊依托于机器人技术与系统全国重点实验室，已获得中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目支持，旨在打造高影响力、多学科、专业性的机器人领域国际卓越期刊。

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