人型机器人为什么走起来这么难-原极科技助力人形机器人
原极科技IMU模组助力人形机器人
原极（上海）科技有限公司
1 人形机器人的当务之急--稳定地走起来？
（图片来源：“十八金刚”人形机器人集体出道 你想带谁回家？_澎湃号·媒体_澎湃新闻-The Paper）
在前不久上海举办的世界人工智能大会上，展示了 18 个形态各异的人形机器人，号称“18 金刚”，这些机器人能够较为稳定地协同执行特定动作，让市场看到了人形机器人发展的广阔前景。但是很多人形机器人的行走能力还是存在不同程度问题，由此可见，实现机器人稳定的行走尚存在一定难度。
人形机器人直立行走的研发轨迹与人类进化过程具有相似性。人类从弯腰形态演进至直立行走耗费了数万年之久。当前整机厂实则也深陷此困境，始终在不懈探索如何让机器人稳定行走的有效之策。
1.1适用于人形机器人的IMU:原极科技FSS-AHRS400
| 陀螺仪零偏不稳定性 | 2.5°/h |
| 加表零偏不稳定性 | 25μg推荐理由：原极科技IMU经过多家人形机器人共同验证，具备高采集能力、自研姿态融合算法，具备抗干扰特性、低零偏以及高稳定输出性能。 原极与多家整机厂通力合作，历经持续的磨合与测试验证，发现此款产品AHRS400极度适配人形机器人，无论是在性能方面、价格层面，还是安装方式之上，均十分契合。 |
2 IMU在人形机器人中起到了什么作用
IMU通常会被布置于机器人的胯下或者胸腔部位，其主要作用在于测量整个机器人行动过程中，上半身的姿态。
对上半身姿态的感知，直接影响到人形机器人的站立稳定性、行走直线度、原地转弯、以及停止等动作的流畅迅速程度，让机器人的动作看起来十分僵硬，甚至显得“半身不遂”。
例如，若上半身姿态感知不准确，可能导致机器人站立时摇晃不定，行走时偏离直线，原地转弯时动作生硬，及时停止时出现延迟或过度等问题，严重影响机器人的正常运行和工作效率。
精准的上半身姿态感知能够使机器人在执行上述动作时，如同人类般自然流畅，高效稳定地完成各项任务，展现出强劲的性能和可靠的行走能力。
2.1现在整机厂通病是什么？
在机器人的运动过程中，例如原地踏步和直线行走时，两只脚的间隔会由30cm逐渐缩减至10cm ，进而踩脚瘫痪倒地。
在此情形下，需要从IMU的算法端着手解决此问题。同时，整机厂也需从控制端予以配合，比如机器人的质心位置，若质心相对靠前，会致使机器人前倾，停止时出现延迟；质心相对靠上，机器人行走时会有飘起的感觉，且走路会朝某一方向偏移。
因此IMU的选型以及整机厂的协同配合对于人形机器人至关重要。
IMU（惯性测量单元）相当于是人的小脑，能够辨别机器人自身运动的三轴方向，由三轴陀螺仪和三轴加表组成，监测机器人行走过程中姿态的变化，在运动控制学中起关键作用,主要有以下方面：
| 初始化时：IMU输出姿态，配合质心使机器人站立。 |
| 行走过程中：IMU反馈姿态数据，保证机器人按照路线行走，并不踩脚。 |
| IMU协同控制模块：根据航向角其他数据进行原地转弯，并且不偏移。 |
| 当机器人需要紧急制动，或者工作需要停止时能够立即站立。 |
鉴于 IMU 在机器人使用中的特殊性，以下四个指标比较重要。
1：加表的零偏会直接影响姿态的感知，长期的加表精度以及积分之后的速度发散误差，皆会对机器人上半身姿态的测量精度产生影响。
2：带宽，人形机器人的运动频次是非常高的，所以需要高带宽以覆盖信号的测量。
3：陀螺仪随机游走， IMU 的随机游走指标亦可助力提升在姿态端的敏感度，对于上半身的微小抖动能够实现更优的感知，从而达成出色的抖动抑制效果。
4：全温刻度系数。全温的温度补偿对于人形机器人而言甚为关键，其并非仅在常温 25°左右工作，还需历经在冬天和夏天或者白天黑夜这种温差较大的状况，期望人形机器人的姿态控制在各类场景中皆能够呈现出极度稳定可靠的状态。
4、IMU应用于动作捕捉，使机器人进行示教学习
IMU能够用于动作捕捉，借此获取人员真实的平衡数据，而后将此数据提供给机器人，以助力机器人获取更好的运动能力。同时，其还能够与激光雷达及摄像头相互配合，提升捕捉精度，促使机器人开展多模态学习，从而更迅速地投入到工厂、家庭及商业等领域的工作当中。
例如，在工业生产中，通过 IMU 与其他设备的协作，机器人能精准完成复杂的装配任务。在家庭服务中，能更灵活地适应不同的环境和需求。在商业场景里，为客户提供高效、准确的服务。
5、IMU协助机器人室内自主导航
1、IMU与视觉和激光雷达进行融合，做到毫米级定位
2、IMU与UWB进行融合，IMU放在腰上，做到厘米级定位
3、IMU在室内还可以利用PDR算法（行人航位推算)，放在脚上,做到千分之五的精度。
UWB+IMU融合累计误差分布图
IMU模组亦可应用于人形机器人的定位。例如，当人形机器人将来要独立行走时，就需要制定与导航相关的技术方案。其落地场景，诸如养老看护等，当处于室内时应如何导航？其位置又该怎样获取？除了基于视觉和激光雷达之外，我们认为还能够通过与其他传感器相结合，例如 UWB 融合，此外，自身通过 PDR 亦可实现室内导航。 举例来说，在养老看护场景中，若人形机器人能借助 IMU 及其他传感器的融合实现精准室内导航，就能及时准确地为老年人提供服务和帮助。又比如，在复杂的室内环境中，UWB 融合 PDR 等技术的协同，能让机器人更高效地规划行走路线，避免迷路或延误。
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原极科技-小杨
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