一、感知系统：模拟人类 “五官"，获取环境与自身信息

• 视觉传感器：相当于 “眼睛"，包括普通摄像头（用于图像识别、色彩感知）、深度相机（如 ToF 相机、结构光相机，用于测量物体距离和三维建模）、红外相机（适应低光环境）等。
  作用：识别物体（如家具、人类）、判断场景（如平地 / 台阶）、定位自身位置（结合 SLAM 算法构建环境地图）。
• 听觉传感器：相当于 “耳朵"，主要是麦克风阵列。
  作用：接收语音指令（如 “拿起杯子"）、识别声音来源（通过声源定位判断人类位置）、感知环境声音（如警报声）。
• 触觉传感器：相当于 “皮肤"，多安装在手部、足底等与物体接触的部位，包括压力传感器、力传感器、温度传感器等。
  作用：感知接触力（如握杯子时的力度，避免捏碎或掉落）、检测地面摩擦力（防止打滑）、感知温度（避免接触高温物体）。
• 惯性测量单元（IMU）：相当于 “平衡感"，由加速度计、陀螺仪和磁力计组成。
  作用：实时监测机器人的姿态（如是否倾斜、旋转角度）、运动速度和加速度，是维持平衡的核心（如行走时调整重心）。
• 关节传感器：安装在每个关节处的编码器。
  作用：精确测量关节的转动角度、速度，反馈给控制系统以确保动作精度（如手臂弯曲到指定角度）。

二、决策系统：模拟人类 “大脑"，处理信息并规划动作

• 环境理解与定位：
  基于视觉、IMU 等数据，通过算法（如计算机视觉、SLAM 同步定位与地图构建）识别环境中的物体、障碍物和可通行区域，同时确定自身在环境中的位置（如 “在客厅中央，前方 1 米有沙发"）。
• 任务规划：
  根据目标任务（如 “从冰箱拿饮料"），拆解为子步骤（如 “走到冰箱前→打开冰箱门→抓取饮料→返回"），并规划路径（避开障碍物）。这一步依赖路径规划算法（如 A*、RRT*）和逻辑推理能力（基于 AI 训练的任务知识库）。
• 运动控制：
  将抽象的动作指令（如 “走一步"）转化为具体的关节运动参数（如腿部各关节的转动角度、速度、力矩）。

• 对于复杂动作（如行走、跳跃），需通过动力学模型计算重心变化，确保平衡（例如波士顿动力 Atlas 的 “跌倒恢复" 算法）；

• 对于精细动作（如用手指捏起钥匙），需结合触觉反馈进行闭环控制（实时调整力度，避免失误）。

三、执行系统：模拟人类 “躯体"，实现物理动作

• 机械结构：模仿人体骨骼，包括躯干、四肢（手臂、腿部）、手部（手指）等，通过关节连接形成多自由度（DOF）结构。

• 自由度是关键指标：例如人类手臂约 7 个自由度（肩 3、肘 1、腕 3），人型机器人需接近这一数量才能完成复杂动作（如拧瓶盖）；

• 材料选择：多采用轻质高强度材料（如铝合金、碳纤维），平衡重量与承重能力（例如腿部需支撑全身重量）。

• 驱动装置：为关节提供动力，相当于 “肌肉"，常见类型包括：

• 伺服电机：小型机器人（如家用陪伴机器人）的主流选择，精度高、响应快，但力量较小；

• 液压 / 气动驱动器：大型机器人（如工业或救援机器人）常用，可提供更大推力（如 Atlas 的腿部液压驱动能支撑跳跃动作），但结构更复杂、能耗更高；

• 柔性驱动器：新型材料（如形状记忆合金、气动人工肌肉）制成，适合需要柔顺接触的场景（如拥抱人类）。

四、能源与交互系统：支撑运行与人类沟通

• 能源系统：提供动力，主流为锂电池（平衡能量密度与重量），部分大型机器人可能使用燃油发电机（续航更长，但噪音大）。能源限制是当前人型机器人的重要瓶颈（例如 Atlas 续航约 1 小时）。
• 交互系统：实现与人类的沟通，包括：

• 语音合成模块（“说话"，反馈执行状态如 “已拿到饮料"）；

• 显示屏 / 表板（模拟面部表情，增强情感交互）；

• 触摸反馈（如手部被触碰时暂停动作）。

五、系统协同：闭环控制确保精准执行

1. 感知系统实时收集数据（如 “手部接触到杯子，压力为 5N"）；

2. 决策系统对比目标（如 “需要握力 10N"），计算调整指令（“增加电机力矩"）；

3. 执行系统执行调整，感知系统再次反馈结果，直至达到目标。

典型案例：波士顿动力 Atlas 的工作逻辑

1. 视觉传感器拍摄前方地形，识别出 “0.5 米高的障碍物"；

2. IMU 和关节传感器反馈当前姿态（“直立，重心在双脚中间"）；

3. 决策系统规划动作：“抬起右腿→屈膝→跨越障碍→落地→重心转移→抬左腿重复"，并计算各关节角度（如髋关节弯曲 30°，膝关节弯曲 60°）；

4. 液压驱动器带动腿部关节运动，同时 IMU 实时监测重心偏移，决策系统动态调整关节参数防止失衡；

5. 足底触觉传感器确认落地稳定后，开始下一步动作。