電子發燒友網報道（文 / 吳子鵬）日前，宇樹機器人再次公開了旗下人形機器人 G1 的 “功夫 BOT” 動作視頻，展示了其在算法升級后能夠輕松學習并執行任意動作的能力。視頻中的機器人熟練地完成了揮拳、回旋踢等高難度武術動作，引發了廣泛關注。

宇樹機器人回旋踢

近期，國內人形機器人領域掀起了挑戰高難度動作的熱潮。數日前，眾擎機器人發布了一段旗下機器人完成前空翻的視頻。據眾擎機器人研發團隊介紹，前空翻動作相比奔跑，更能充分展現機器人在本體硬件和算法技術方面的實力。

中美人形機器人高難動作比拼

高難度動作已成為人形機器人公司展示技術實力的重要方式。在宇樹機器人和眾擎機器人之前，這類高難度動作主要由美國公司研發的人形機器人完成。例如，美國波士頓動力公司的 Atlas 機器人在早期就成功完成了后空翻、倒立和跑酷等動作。

2019 年 4 月，波士頓動力發布的視頻顯示，Atlas 人形機器人已掌握倒立、360 度翻轉、旋轉等多項技能。據介紹，他們利用新技術簡化了 Atlas 的開發過程，從而實現了這些復雜動作。2021 年 8 月，波士頓動力又分享了 Atlas 新習得的跑酷技能，跑酷對機器人的平衡控制和動作切換能力提出了極高要求，而 Atlas 能夠出色完成，彰顯了其先進的技術水平。

盡管從時間上看，國內人形機器人的發展進度稍顯滯后，但近期也取得了不少世界首次的突破。眾擎機器人的前空翻是人形機器人領域的首次嘗試，這一成果的關鍵在于對關節協調、瞬間加速和落地重心支撐的精準計算，確保了空翻動作的連貫性和穩定性。在此之前，眾擎機器人還完成了直膝步態，同樣是全球首例，使機器人行走更接近人類自然姿態。

目前，中美人形機器人的發展路線已呈現出一定差異。國產人形機器人注重運動控制精度，通過先進算法實現一些編排動作，以推動產品商業化，如宇樹機器人登上春晚舞臺。而美國則更關注環境交互實時性，特斯拉人形機器人在這方面取得了顯著成就，目標是使人形機器人更好地融入各種任務場景。

哪些芯片影響人形機器人的高難度動作

本文主要聚焦于高難度動作這一國內目前重點發展的方向，探討在這些高難度動作背后，除了先進算法外，哪些芯片發揮了關鍵作用。

實際上，人形機器人實現高難度動作離不開四大類關鍵芯片：主控芯片、傳感器芯片、電機驅動芯片和通信芯片。

主控芯片作為人形機器人的 “大腦”，負責協調和控制機器人的整體運行。它對來自各個傳感器的數據進行處理和分析，并根據預設算法和指令生成控制信號，指揮機器人的關節運動和姿態調整，以實現如空翻等復雜動作。在深圳眾擎科技的人形機器人前空翻技術中，主控芯片需快速處理智能控制算法與運動學模型優化后的數據。目前，主控芯片領域仍以英偉達的 Jetson 系列芯片為主導，該芯片具備強大的計算能力和深度學習性能，可進行大量數據處理和復雜算法運算，能快速處理機器人視覺系統的圖像信息，實現目標識別、物體追蹤等功能，支持機器人的人工智能和機器學習算法。不過，Jetson 系列芯片成本較高，對于大規模量產且對成本敏感的企業，可能會選擇其他芯片。

除 Jetson 系列芯片外，可用于人形機器人主控芯片的還有英特爾 Atom 系列芯片、特斯拉 FSD 芯片，以及國內華為、先楫半導體、寒武紀、地平線等公司推出的相關芯片。

電機驅動芯片的作用是將主控芯片發出的控制信號轉換為電機所需的驅動信號，控制電機的轉速、扭矩和轉向，從而驅動機器人的關節運動。在人形機器人空翻時，電機驅動芯片需快速、精確地控制電機，使關節能在短時間內輸出足夠扭矩，實現起跳、翻轉等動作。人形機器人的電機驅動系統較為復雜，后續將單獨進行分析，此處暫不深入探討。

通信芯片負責實現機器人內部各模塊之間以及機器人與外部設備之間的通信。在空翻過程中，通信芯片確保主控芯片與傳感器、電機驅動等芯片之間的數據傳輸穩定、快速，使機器人能及時獲取信息并做出相應動作調整。除主控芯片上集成的各種接口外，人形機器人還需要藍牙、Wi-Fi 等無線通信芯片。

傳感器芯片是本文重點解讀對象。人形機器人在執行高難度動作時，多種傳感器發揮著關鍵作用。

在空翻過程中，視覺處理芯片通過立體視覺或激光雷達芯片感知環境，如地面硬度、障礙物等，為空翻動作的安全性提供環境適應性判斷。力傳感器安裝在機器人的關節和腳底等部位，用于測量機器人運動過程中所受到的力和壓力。在執行高難度動作時，力傳感器可實時監測機器人與地面的接觸力以及關節處的受力情況，以便主控芯片調整輸出扭矩，實現精準的起跳、落地和姿態控制。

此外，慣性測量單元（IMU）芯片在人形機器人中也至關重要。IMU 芯片集成了陀螺儀和加速度計，可實時測量機器人的加速度、角速度和姿態信息，為機器人提供運動狀態的基礎數據。在執行高難度動作時，IMU 芯片能夠精確感知機器人的身體姿態變化，幫助主控芯片及時調整關節扭矩和運動軌跡，以保持平衡。

人形機器人用 IMU 芯片分析

在保持平衡性方面，IMU 芯片是一個傳感樞紐，通過結合其他傳感器（如視覺、激光雷達）實現姿態推算，在人形機器人姿態保持中起核心作用。IMU 的核心組成包括陀螺儀、加速度計和算法。陀螺儀測量三軸角速度，用于追蹤機器人的旋轉動作；加速度計測量三軸線加速度，可分析騰空階段的瞬時爆發力與落地沖擊力；最后通過算法整合多傳感器數據，減少單一傳感器的誤差，提升姿態感知精度。

為實現實時反饋與動態調整，人形機器人所使用的 IMU 芯片需要具備一定技術門檻。具體來說，IMU 的采樣率需大于 1kHz，芯片延遲需小于 5ms，角速度誤差小于 0.1°/s，加速度誤差小于 0.01g，以確保人形機器人能夠在毫秒級的時間內準確調整自身姿態。

目前，人形機器人領域常見的 IMU 芯片有 MPU6050、MPU9250，這兩顆芯片均來自 TDK 旗下的 InvenSense 品牌。MPU6050 是一款經典的六軸 IMU 芯片，將加速度計和陀螺儀集成在一個芯片上，提供了豐富的功能和接口，易于使用和集成。MPU9250 在 MPU6050 的基礎上增加了 3 軸磁力計，成為九軸 IMU，能夠更精確地測量機器人的姿態和方向。

除 TDK 的 IMU 芯片外，國際上還有博世、ADI、ST 和霍尼韋爾等廠商提供可用于人形機器人的 IMU 芯片。博世 BMI088 是一款常用的六軸 IMU 芯片，集成了 3 軸加速度計和 3 軸陀螺儀，具有低功耗、高精度的特點，能夠快速、準確地測量機器人的運動狀態和姿態變化，在人形機器人的姿態控制和平衡維持方面表現出色。

ADI 公司的 ADXL345 是一款 3 軸加速度計，具有高分辨率、低功耗和多種測量模式，可用于人形機器人的運動檢測和姿態判斷。ADIS16448 是一款高性能的六軸 IMU，具有高精度、高帶寬和低噪聲等特點，適用于對姿態控制要求較高的人形機器人。

ST 公司的 LSM6DS3 是一款六軸 IMU，具有體積小、功耗低、性能穩定等優點，可廣泛應用于人形機器人的姿態感知和運動控制。LSM9DS1 則是一款九軸 IMU 芯片，集成了 3 軸加速度計、3 軸陀螺儀和 3 軸磁力計，能夠提供更全面的姿態信息，幫助機器人在復雜環境中實現精準的導航和定位。

霍尼韋爾公司的 HG2550 是一款微型化的六軸 IMU，采用了先進的 MEMS 技術，具有出色的穩定性和可靠性，可在惡劣環境下工作，為人形機器人提供準確的姿態和運動數據。

國內廠商在 IMU 領域也取得了一定進展，芯動聯科、敏芯股份、明皜傳感（蘇州固锝）、矽睿科技和華依科技等公司都推出了用于機器人姿態控制的 IMU 產品。比如，芯動聯科公司的 MEMS 慣性傳感器芯片達到導航級精度，主要技術指標與國際主流廠商處于同一梯隊，其研發的六軸芯片可應用于機器人的導航定位及姿態控制；矽睿科技提供六軸 / 九軸工業級 IMU 芯片，支持高精度姿態感知與動態平衡控制，應用于宇樹、優必選等國產人形機器人；華依科技推出的針對機器人應用的 IMU 型號已實現交付，在人形機器人的姿態監測和平衡控制方面發揮著重要作用。