电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）日前，宇树机器人再次公开了旗下人形机器人 G1 的 “功夫 BOT” 动作视频，展示了其在算法升级后能够轻松学习并执行任意动作的能力。视频中的机器人熟练地完成了挥拳、回旋踢等高难度武术动作，引发了广泛关注。
宇树机器人回旋踢
近期，国内人形机器人领域掀起了挑战高难度动作的热潮。数日前，众擎机器人发布了一段旗下机器人完成前空翻的视频。据众擎机器人研发团队介绍，前空翻动作相比奔跑，更能充分展现机器人在本体硬件和算法技术方面的实力。
中美人形机器人高难动作比拼高难度动作已成为人形机器人公司展示技术实力的重要方式。在宇树机器人和众擎机器人之前，这类高难度动作主要由美国公司研发的人形机器人完成。例如，美国波士顿动力公司的 Atlas 机器人在早期就成功完成了后空翻、倒立和跑酷等动作。
2019 年 4 月，波士顿动力发布的视频显示，Atlas 人形机器人已掌握倒立、360 度翻转、旋转等多项技能。据介绍，他们利用新技术简化了 Atlas 的开发过程，从而实现了这些复杂动作。2021 年 8 月，波士顿动力又分享了 Atlas 新习得的跑酷技能，跑酷对机器人的平衡控制和动作切换能力提出了极高要求，而 Atlas 能够出色完成，彰显了其先进的技术水平。
尽管从时间上看，国内人形机器人的发展进度稍显滞后，但近期也取得了不少世界首次的突破。众擎机器人的前空翻是人形机器人领域的首次尝试，这一成果的关键在于对关节协调、瞬间加速和落地重心支撑的精准计算，确保了空翻动作的连贯性和稳定性。在此之前，众擎机器人还完成了直膝步态，同样是全球首例，使机器人行走更接近人类自然姿态。
目前，中美人形机器人的发展路线已呈现出一定差异。国产人形机器人注重运动控制精度，通过先进算法实现一些编排动作，以推动产品商业化，如宇树机器人登上春晚舞台。而美国则更关注环境交互实时性，特斯拉人形机器人在这方面取得了显著成就，目标是使人形机器人更好地融入各种任务场景。
哪些芯片影响人形机器人的高难度动作本文主要聚焦于高难度动作这一国内目前重点发展的方向，探讨在这些高难度动作背后，除了先进算法外，哪些芯片发挥了关键作用。
实际上，人形机器人实现高难度动作离不开四大类关键芯片：主控芯片、传感器芯片、电机驱动芯片和通信芯片。
主控芯片作为人形机器人的 “大脑”，负责协调和控制机器人的整体运行。它对来自各个传感器的数据进行处理和分析，并根据预设算法和指令生成控制信号，指挥机器人的关节运动和姿态调整，以实现如空翻等复杂动作。在深圳众擎科技的人形机器人前空翻技术中，主控芯片需快速处理智能控制算法与运动学模型优化后的数据。目前，主控芯片领域仍以英伟达的 Jetson 系列芯片为主导，该芯片具备强大的计算能力和深度学习性能，可进行大量数据处理和复杂算法运算，能快速处理机器人视觉系统的图像信息，实现目标识别、物体追踪等功能，支持机器人的人工智能和机器学习算法。不过，Jetson 系列芯片成本较高，对于大规模量产且对成本敏感的企业，可能会选择其他芯片。
除 Jetson 系列芯片外，可用于人形机器人主控芯片的还有英特尔 Atom 系列芯片、特斯拉 FSD 芯片，以及国内华为、先楫半导体、寒武纪、地平线等公司推出的相关芯片。
电机驱动芯片的作用是将主控芯片发出的控制信号转换为电机所需的驱动信号，控制电机的转速、扭矩和转向，从而驱动机器人的关节运动。在人形机器人空翻时，电机驱动芯片需快速、精确地控制电机，使关节能在短时间内输出足够扭矩，实现起跳、翻转等动作。人形机器人的电机驱动系统较为复杂，后续将单独进行分析，此处暂不深入探讨。
通信芯片负责实现机器人内部各模块之间以及机器人与外部设备之间的通信。在空翻过程中，通信芯片确保主控芯片与传感器、电机驱动等芯片之间的数据传输稳定、快速，使机器人能及时获取信息并做出相应动作调整。除主控芯片上集成的各种接口外，人形机器人还需要蓝牙、Wi-Fi 等无线通信芯片。
传感器芯片是本文重点解读对象。人形机器人在执行高难度动作时，多种传感器发挥着关键作用。
在空翻过程中，视觉处理芯片通过立体视觉或激光雷达芯片感知环境，如地面硬度、障碍物等，为空翻动作的安全性提供环境适应性判断。力传感器安装在机器人的关节和脚底等部位，用于测量机器人运动过程中所受到的力和压力。在执行高难度动作时，力传感器可实时监测机器人与地面的接触力以及关节处的受力情况，以便主控芯片调整输出扭矩，实现精准的起跳、落地和姿态控制。
此外，惯性测量单元（IMU）芯片在人形机器人中也至关重要。IMU 芯片集成了陀螺仪和加速度计，可实时测量机器人的加速度、角速度和姿态信息，为机器人提供运动状态的基础数据。在执行高难度动作时，IMU 芯片能够精确感知机器人的身体姿态变化，帮助主控芯片及时调整关节扭矩和运动轨迹，以保持平衡。
人形机器人用 IMU 芯片分析在保持平衡性方面，IMU 芯片是一个传感枢纽，通过结合其他传感器（如视觉、激光雷达）实现姿态推算，在人形机器人姿态保持中起核心作用。IMU 的核心组成包括陀螺仪、加速度计和算法。陀螺仪测量三轴角速度，用于追踪机器人的旋转动作；加速度计测量三轴线加速度，可分析腾空阶段的瞬时爆发力与落地冲击力；最后通过算法整合多传感器数据，减少单一传感器的误差，提升姿态感知精度。
为实现实时反馈与动态调整，人形机器人所使用的 IMU 芯片需要具备一定技术门槛。具体来说，IMU 的采样率需大于 1kHz，芯片延迟需小于 5ms，角速度误差小于 0.1°/s，加速度误差小于 0.01g，以确保人形机器人能够在毫秒级的时间内准确调整自身姿态。
目前，人形机器人领域常见的 IMU 芯片有 MPU6050、MPU9250，这两颗芯片均来自 TDK 旗下的 InvenSense 品牌。MPU6050 是一款经典的六轴 IMU 芯片，将加速度计和陀螺仪集成在一个芯片上，提供了丰富的功能和接口，易于使用和集成。MPU9250 在 MPU6050 的基础上增加了 3 轴磁力计，成为九轴 IMU，能够更精确地测量机器人的姿态和方向。
除 TDK 的 IMU 芯片外，国际上还有博世、ADI、ST 和霍尼韦尔等厂商提供可用于人形机器人的 IMU 芯片。博世 BMI088 是一款常用的六轴 IMU 芯片，集成了 3 轴加速度计和 3 轴陀螺仪，具有低功耗、高精度的特点，能够快速、准确地测量机器人的运动状态和姿态变化，在人形机器人的姿态控制和平衡维持方面表现出色。
ADI 公司的 ADXL345 是一款 3 轴加速度计，具有高分辨率、低功耗和多种测量模式，可用于人形机器人的运动检测和姿态判断。ADIS16448 是一款高性能的六轴 IMU，具有高精度、高带宽和低噪声等特点，适用于对姿态控制要求较高的人形机器人。
ST 公司的 LSM6DS3 是一款六轴 IMU，具有体积小、功耗低、性能稳定等优点，可广泛应用于人形机器人的姿态感知和运动控制。LSM9DS1 则是一款九轴 IMU 芯片，集成了 3 轴加速度计、3 轴陀螺仪和 3 轴磁力计，能够提供更全面的姿态信息，帮助机器人在复杂环境中实现精准的导航和定位。
霍尼韦尔公司的 HG2550 是一款微型化的六轴 IMU，采用了先进的 MEMS 技术，具有出色的稳定性和可靠性，可在恶劣环境下工作，为人形机器人提供准确的姿态和运动数据。
国内厂商在 IMU 领域也取得了一定进展，芯动联科、敏芯股份、明皜传感（苏州固锝）、矽睿科技和华依科技等公司都推出了用于机器人姿态控制的 IMU 产品。比如，芯动联科公司的 MEMS 惯性传感器芯片达到导航级精度，主要技术指标与国际主流厂商处于同一梯队，其研发的六轴芯片可应用于机器人的导航定位及姿态控制；矽睿科技提供六轴 / 九轴工业级 IMU 芯片，支持高精度姿态感知与动态平衡控制，应用于宇树、优必选等国产人形机器人；华依科技推出的针对机器人应用的 IMU 型号已实现交付，在人形机器人的姿态监测和平衡控制方面发挥着重要作用。
