人形機器人應(yīng)用廣泛，機遇與挑戰(zhàn)并存。人形機器人，是指具有人的形態(tài)和功能的機器人。隨著行業(yè)不斷發(fā)展，具備高度仿人外形、強大的感知能 力以及智能決策和學習能力的人形機器人有望廣泛進入各種生態(tài)場景，如工業(yè)自動化、醫(yī)療康復、服務(wù)與零售、危險救援、家庭服務(wù)、教育科研等。 隨著資本和人才不斷涌入、機器人控制和AI技術(shù)快速迭代，人形機器人產(chǎn)業(yè)日新月異，但從大規(guī)模商業(yè)化落地角度來看，人形機器人產(chǎn)業(yè)在技術(shù)、 經(jīng)濟、社會等方面仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。

準確的復雜運動控制技術(shù)是人形機器人得以廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。人形機器人運動控制是指對機器人進行準確控制，使其能夠模擬和執(zhí)行人類的各種動 作和運動。這種控制不僅包括對機器人關(guān)節(jié)的準確控制，還包括對機器人整體運動軌跡的規(guī)劃和控制，以確保機器人能夠完成復雜的任務(wù)，為機器 人在實際應(yīng)用中的廣泛發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

基于模型的控制和基于學習的控制方法相輔相成，助力人形機器人運控迭代升J。在軟件算法層面，人形機器人的運動控制可以分為基于模型的控 制和數(shù)據(jù)驅(qū)動控制，每種控制方法都有其d特的優(yōu)勢，能夠解決不同的控制問題。1）基于模型的控制：具有高可解釋性等d特優(yōu)勢，但其主要依賴 于準確的建模和手動參數(shù)調(diào)整，這使得在多剛體規(guī)劃和控制中優(yōu)化變得復雜。2）基于學習的控制：是指利用數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)使機器人能夠從經(jīng)驗中學 習運動策略。基于學習的方法特別適用于傳統(tǒng)模型可能難以捕捉與未結(jié)構(gòu)化或不可預(yù)測地形互動復雜性的環(huán)境。二者相結(jié)合的混合控制方式則通過 數(shù)學模型提供基礎(chǔ)控制框架，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法增強適應(yīng)性和魯棒性，兼顧了控制精度和適應(yīng)性，大大提高了人形機器人的運動和作業(yè)能力。

頭部企業(yè)運控表現(xiàn)亮眼，多環(huán)節(jié)有望受益。以特斯拉Optimus、宇樹G1及波士頓動力Atlas等為代表的人形機器人產(chǎn)品由于硬件方案的差異化，各自 擅長的領(lǐng)域有所差異，但均展現(xiàn)出了優(yōu)秀的運控能力。一般而言，涉及運動控制相關(guān)的軟件算法開發(fā)是由機器人主機廠自研完成。運動控制相關(guān)硬 件本體（如控制器、執(zhí)行器、傳感器等）的開發(fā)分工差異則較大，自研或采購第三方供應(yīng)商的形式均有。另外，涉及到機器人訓練相關(guān)的硬件，如動捕設(shè)備、遙操設(shè)備、仿真軟件工具，多為第三方供應(yīng)商或開源平臺提供。

附件：人形機器人運動控制:制約商業(yè)化落地進程的關(guān)鍵環(huán)節(jié),確保機器人能夠完成復雜的任務(wù),進入各種生態(tài)場景