操作终端 IC693MDL655 GE通用电气

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视觉与力控传感器：机器人感知应用需求多

传感器是机器人重要组成部分，价值量或仅次于关节模组。根据YOLE数据，2015-2021年无人机及机器人传感器市场从3.51亿美元增长至7.09亿美元，复合增长率高达12.4%，其中光学传感器占比达74%。

传感器市场高增长率表明机器人对于传感器有强烈需求。机器人传感器可以分为内部传感器和外部传感器，其中内部传感器主要用于测量机器人自身状态，以实现独立行走、动态平衡、一般肢体动作等；外部传感器模仿人类感官，包括视觉、触觉、听觉、嗅觉、味觉、接近觉等传感器。

通常来说，关节模组是人形机器人价值量占比高的环节，占比一般在40%以上，我们通过梳理人形机器人传感器的可能应用位置与数量，推测人形机器人传感器价值量占比或仅次于关节模组。

视觉：机器人视觉的要点在于移动场景、精细描绘和高集成度。机器人自主导航与汽车自动驾驶技术系出同源，其中机器人视觉受限于内部空间，需具有更高集成度。机器人自主导航与汽车自动驾驶共同的三大关键技术为环境感知、规划决策与执行控制，自动驾驶和机器人主要通过传感器来获取周围环境信息。

常用的视觉和环境感知传感器为摄像头、雷达（毫米波、激光、超声波等）、红外传感器、GPS、IMU等。

摄像头：机器人的眼睛，包括普通单目摄像头与深度摄像头。

1）普通单目摄像头：通过图像匹配进行目标识别，再通过目标在图像中的大小去估算目标距离，缺陷在于对距离的识别依赖于图像识别的准确度；

2）单目结构光深度摄像头：由一个RGB摄像头、结构光投射器（红外）和结构光深度感应器（CMOS）组成，通过投影一个预先设计好的图案作为参考图像（编码光源），将结构光投射至物体表面，再通过深度感应器接收该物体表面反射的结构光图案，由于接收图案会因物体的立体形状而发生变形，因此可以通过该图案在摄像机上的位置和形变程度来计算物体表面的空间信息；

3）双目深度摄像头：双目摄像头的原理与人眼相似，通过对图像视差进行计算，直接对前方景物进行距离测量；

4）ToF深度摄像头：即飞行时间摄像头，由光源、光学部件、传感器、控制电路以及处理电路等几部单元组成，通过给目标连续发送光脉冲，利用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物体的距离。

激光雷达：激光器发射出脉冲激光打到物体引起散射，一部分光波会反射到激光雷达的接收器上，根据激光测距原理可计算出距离信息。脉冲激光不断地扫描目标物，就可以得到目标物上全部目标点的数据，用此数据进行成像处理后，即可得到**的目标物体图像。激光雷达分为单线和多线，常见的多线激光雷达有4线，8线，16线，32线和64线。其缺陷在于激光雷达易受大气条件及工作环境烟尘等影响，难以实现全天候工作，且成本高昂。

毫米波雷达：毫米波是指波长在 1-10mm 之间的电磁波,换算成频率后,毫米波的频率位于30-300GHz 之间。与红外、激光等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，传输距离远，具有全天候全天时的特点。同时，毫米波雷达性能稳定，不受目标物体形状、颜色等干扰。其主要缺陷在于成本较高，价格仅次于激光雷达。

超声波雷达：超声波雷达是利用传感器内的超声波发生器产生 40KHz的超声波，再由接收探头接收经障碍物反射回来的超声波，根据超声波反射接收的时间差计算与障碍物之间的距离。超声波雷达成本较低,探测距离近，精度高,且不受光线条件的影响，因此常用于泊车系统中。其缺陷在于检测角度较小，一辆车可能需要在不同角度安装多个超声波雷达。

红外传感器：红外传感器的测距基本原理为发光管发出红外光，光敏接收管接收前方物体反射光，据此判断前方是否有障碍物。根据发射光的强弱可以判断物体的距离，它的原理是接收管接收的光强随反射物体的距离而变化，距离近则反射光强，距离远则反射光弱。

马斯克在股东日表示，特斯拉已经打通了FSD和机器人的底层模块，实现了一定程度的算法复用。FSD算法利用传感器数据进行环境感知，这些传感器也可以帮助机器人感知周围环境，识别物体、人和障碍物等。

力控：多维力矩/力传感是目前优解，电子皮肤或为触觉方案。目前机器人力控方案大致有3类，分别为电流环力控、多维力矩/力传感器力控、被动力控（弹性体），其中多维力矩/力传感器力控是当前力控的佳方案，其硬件包括关节部位的单轴力矩传感器和机器人执行器末端的6轴力传感器。关于多维力传感器及柔性传感器厂商介绍，可参看《16家国产触觉传感器公司盘点（全网全）》

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