人形机器人作为机器人领域的一种高级形态，其研发和发展涉及多个层面，包括人工智能、自动化技术、机器人设计和感知计算等。人形机器人不仅在外形上模仿人类，更重要的是在功能上模拟人类，如行走、抓取、操作等动作，并且能够与人类进行复杂的交互。 具身智能，即embodied intelligence，是指机器人或人工智能系统在特定物理形态下实现智能的功能。具身智能的实现依赖于高度集成的传感器和执行器，以及先进的算法，这些算法能够处理来自传感器的数据，进行决策，并驱动执行器以适应环境的变化。人形机器人则是具身智能的最佳体现之一，它们能够通过模仿人类的方式与人类共享同一物理空间，执行复杂的任务。 人形机器人产业的产业链涵盖了从基础的硬件制造到高级的软件开发、从核心部件的创新到整体解决方案的提供。核心部件包括传感器、执行器、控制器、动力系统等。其中，传感器是人形机器人感知环境的主要工具，包括视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器等，它们赋予机器人“感觉器官”的功能；执行器则负责将控制指令转化为实际动作，如电机、液压和气动装置等；控制器则是机器人“大脑”的角色，用于处理传感器数据和执行决策；动力系统则提供了人形机器人运行所需的能量。 具身智能和人形机器人在行业中的应用场景非常广泛。例如，人形机器人可以在服务业中承担接待、清洁、搬运等工作；在高危环境下进行探测和救援；甚至在家庭环境中担任陪伴、看护的角色。这些应用场景不仅要求人形机器人具备高度的智能化和自主性，还需要其拥有良好的交互能力和适应性。 人形机器人的发展历经了从探索阶段到技术突破阶段，最终进入商业化试水阶段的转变。这一转变得益于人工智能、生成式AI、大模型技术的快速发展，使得人机交互和环境感知技术日益成熟，从而推动了人形机器人从实验室走向市场。例如，特斯拉的人形机器人Optimus和波士顿动力的Atlas机器人都是这一技术进步的产物。 产业链的梳理显示了人形机器人在多个技术领域的深度整合。从上游的硬件制造到中游的系统集成，再到下游的应用服务，形成了一个高度协同的生态系统。这一生态系统中，包括但不限于芯片制造商、传感器供应商、软件开发商、机器人设计公司和最终的行业应用者。 具身智能和人形机器人的发展离不开技术的不断进步和应用的不断深化。行业内的代表性公司，如特斯拉、波士顿动力、优必选等，通过不断的技术创新和应用探索，推动人形机器人技术的发展和应用范围的扩大。而随着技术的持续进步，人形机器人将在未来的社会和经济中扮演更加重要的角色。

激光雷达SLAM是LDS激光测距传感器与SLAM技术的结合。激光雷达测距LDS的原理是：从半导体激光器以一定的入射角度发射一束或n束激光照射被测物体，激光在物体表面发生散射或折射，通过透镜对反射激光汇聚成像，光斑成像在CCD传感器上（Charge-coupled Device，感光耦合组件）。当物体发生位移时，光斑也将随之产生移动，其位移大小通过信号处理器的计算而获得，由光斑位移距离计算出被测物体与基线的距离值。由于入射光和反射光构成一个三角形，位移计算运用了几何三角定理，故又被称为激光三角测距法。这种方法能够获得精度较高的距离信息。 通常线束越高，价格越高；采购量越大，价格越低。Quane

本文是关于可穿戴型下肢助力机器人感知系统传感电路的设计。

基于现场总线的分布式智能机器人感知系统研究

基于增量式双向主成分分析的机器人感知学习方法研究

穿戴式助行机器人是一种交互式机器人系统，由使用者穿戴在身上，使用者 通过外部控制设备或自动控制器向穿戴式助行机器人传达控制指令，穿戴式助行 机器人向使用者提供运动所需的能量和力量，辅助使用者执行使用者本身条件或 力量无法执行的动作。穿戴式助行机器人在具备支持人体结构和保护人体的功能 之外，还能够显著增强人体的力量、速度和耐力。 正常人自然行走最大的特点就是具有一定的周期性。人体通过自动控制器向 穿戴式助行机器人传达指令，穿戴式助行机器人助力辅助人体行走的第一步就是 通过对人体运动信息的感知检测，识别人体步态各个周期及一个周期中的不同相 位，并判断人体运动意图。人体自然行走中，足底与地面接触情况及膝关节角度 会随着步态产生变化，并且呈现一定的周期性及匹配关系。 本论文设计一种感知采集正常人自然行走时足底产生的压力和膝关节的角 度变化的装置，通过感知采集实验采集正常人自然行走时足底的压力和膝关节的 角度变化数据，对所采集的数据进行分析对比，对正常人自然行走的步态周期进 行识别，划分，研究正常人自然行走时足底压力与膝关节角度的变化特征及足底 压力与膝关节角度之间的关系，为控制系统的控制策略提供依据，从而更好地规 划穿戴式助行机器人的运动，使穿戴式助行机器人与人体的动作协调一致，达到 更好的助力效果。

陈嫦芬 职场进阶课.pdf

机器人感知_代码