人形机器人灵巧手力感知技术:痛点、突破与微型六维力传感器的未来
人形机器人灵巧手力感知技术:痛点、突破与微型六维力传感器的未来
2024年人形机器人技术取得了革命性进展和产业的巨大飞跃,被誉为“人形机器人元年”。伴随着特斯拉Optimus人形机器人快速迭代掀起热潮,全球科技企业今年来纷纷加强人形机器人布局。根据高盛的人形机器人行业研报,2030年人形机器人装机量将达到25.6万台(悲观情况)~152.5万台(乐观情况)。

灵巧手作为人形机器人与外界交互的重要媒介,是机器人功能性的直接体现。根据特斯拉Optimus各零部件占比,灵巧手价值量占比达到14%。据中商产业研究院预测数据,2030年全球机器人灵巧手市场规模将突破30亿美元。灵巧手作为人形机器人与外界交互的重要媒介,是机器人功能性的直接体现。根据特斯拉Optimus各零部件占比,灵巧手价值量占比达到14%。据中商产业研究院预测数据,2030年全球机器人灵巧手市场规模将突破30亿美元。

人形机器人强调具身智能,在于其能够感知并理解周边环境,并通过自主学习完成任务。触觉感知则是赋予机器人“拟人化”操作能力的关键。当前,灵巧手的触觉技术仍面临诸多挑战。
一、现灵巧手触觉核心痛点包括以下几方面:
1、灵敏度与精度不足
传统触觉传感器(如压阻式、电容式)难以在复杂操作中实现高精度力反馈。例如,在抓取易碎物体时,若传感器无法实时感知微小力度变化,易导致物体损坏或操作失败;
2、环境适应性差
薄膜技术路线的传感器在极端温度、湿度或电磁干扰下的性能波动显著,限制了机器人在工业、医疗等场景的可靠性。
3、集成度与小型化瓶颈
灵巧手需在有限空间内集成多个传感器单元,但传统六维力传感器体积较大,难以适配微型化设计。
4、成本与量产难度高
随着产品的不断迭代与商业化,成本也将随着大规模商业化应用逐步下降。高精度传感器制造工艺复杂,具有一定的成本压力。
二、现有解决方案众多,各有其局限性:
1、应变片传感器
应变片包括金属应变片和硅基应变片。金属应变片虽技术成熟,但其体积和重量限制了产品自由度提升。而硅基应变片成本过高,不利于量产。此外应变片传感器仍需要人工贴片,一方面增加了成本,另一方面会产生一定的不良率。
2、柔性传感器(电子皮肤)
触觉传感器具有多种形式:柔性触觉传感器、触觉传感器阵列、仿生皮肤。具备柔性和多参数感知优势,但在动态里反馈响应速度和长期稳定性上表现不足。同时在恶劣环境下难以保持稳定,且寿命较低。
三、微型六维力传感器突破与未来发展趋势:
1、技术融合降低产品成本
传感器机械结构作为产品的基础,其结构成本占据产品成本的大头。最近,机器人技术与3D打印技术的融合正在推动制造技术的重大进步,一方面复杂机械结构的生产成为可能,且产品质量性能更为优越;另一方面3D打印相较传统减材金属制造时间更短,每批次出货数量更多,极大降低了传感器的成本。3D打印技术融合带来的结构体性能提升与价格下降等优势将快速推动产品量产普及。
2、各技术传感单元性能仍有提高空间
2025年后,随着MEMS工艺成熟(如8英寸晶圆批量生产),传感器单价有望降至千元级,支撑人形机器人百万台级产能。MEMS技术可助力光基技术传感器集成微型光电结构,将机械弹性结构与电路结构集成为复合体结构,进一步微型化传感器,同时提升产品的性能。
对于应变片传感器,为追求更好的性能,国产金属芯片将逐步往硅基芯片技术转移,从而实现提高传感器的响应速度、测量精度和长期稳定性的目的。
基于电容触感技术路线的传感器,则需通过优化矩阵排布等方法排除电磁和噪声干扰,或采用更先进的电容材料,可进一步增强其传感性能。
3、全自动化产线生产
随着人形机器人即将进入千家万户,要想商业化落地,传感器需保证产品的一致性与量产。全自动化产线生产可极大确保产品的一致性与量产效率,自动化趋势也将从传统工业蔓延到人形机器人行业。
4、AI融合驱动性能跃升
六维力传感器作为前端感知结构,为了更好地执行任务,需要机器人本体厂商结合AI算法(如强化学习)与传感器数据,实现自适应抓取。例如,特斯拉Optimus通过六维力反馈优化抓取力度,成功率提升至98%。
5、光基多模态感知技术颠覆式创新
由华力创科学(深圳)有限公司首创的高性能光学多模态感知技术开辟六维力传感器全新技术赛道。在世界范围内首次实现应用非激光光源对材料纳米级形变进行测量以获取精准力觉信息,精度更高、量程更大、抗干扰能力亦更强。同时其光学原理使其能克服微型与异型场景需求的难题,广泛适用于人形机器人、智慧医疗、航空军工及精密制造等行业。可以大胆预测,光基多模态感知技术将成为力感知的优势路径。

基于高性能光学多模态感知技术的微型六维力传感器凭借其高精度、微型化与成本优势,正逐步成为灵巧手力觉感知技术的主流选择。随着2025年人形机器人量产元年的到来,该技术将推动机器人从“执行工具”向“智能伙伴”跨越,彻底改变工业、医疗与家庭场景的交互范式。未来,谁能在这一赛道抢占先机,谁就能在万亿美元级机器人市场中占据制高点。
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