前文链接：从论文前瞻人形机器人可能的设计方案和投资机会

人形机器人是AI在硬件层面落地的非常重要的方向，特斯拉在21年8月发布至今开始得到越来越多的市场关注，但当前位置，我们认为无论是特斯拉机器人还是其他的人形机器人结构设计及零部件选型并未达到定型状态，原因在于当前机器人硬+软boom成本距离真正量产目标售价仍有较大距离，降本与功能实现的重要性显而易见。所以，当前阶段，我们认为一方面，本次进入特斯拉机器人B样阶段的供应商为机器人基础标的（三花智控+鸣志电器+绿的谐波+江苏雷利/鼎智科技），另一方面，我们需关注边际技术变化带来的新兴投资机遇。

(资料图片仅供参考)

首先，我们简单回顾下当前特斯拉机器人的零部件选型及价值量分布（图表1）。当前，零部件当中占比最高的为直线驱动、电机以及力矩传感器。

从加工难度来说，首先，大腿+小腿所要用到的行星滚柱丝杠（目前单台机器人使用数量为8个，性能显著优于滚珠丝杠，见图表2对比）难度超预期，根据最近部分厂商反馈，在向T交付该产品方案的过程中，无论是设计/加工难度，还是设备采购难度，都可能大幅高于滚珠丝杠。T在全球范围内积极寻找该零部件供应商。

其次，关节扭矩传感器也是重点零部件，其连接减速机与关节，量测关节处的扭矩变化，其目前国内能够做的公司数量非常有限，主要原因系此前该零部件主要用于协作机器人+汽车假人测试+打磨机器人等场景，属于小众市场产品，所以目前T在该环节的降本诉求预计也较为迫切。

近期，UCLA（加州大学洛杉矶分校）Zhu，Taoyuanmin发布其博士论文，其师从Dennis W.Hong，后者为加州大学洛杉矶分校机械和航空航天工程教授、RoMeLa机器人实验室主任。由于RoMeLa在腿足机器人领域探索颇多，其最新论文成果有一定可借鉴意义（但必须说，并非代表其是最终形态）。

资料来源：UCLA论文，天风机械研究所（stiffness为刚性，high reduction FT sensor即为高效减速机+力矩传感方案，torque density为力矩密度，越高越好，impact mitigation为对外部冲击的减少能力，越高越好）

资料来源：UCLA论文，天风机械研究所

1）电机设计：重点在于提升电机的气隙半径，原因在于：电机扭矩τ与其气隙半径r 2g成正比，并与电机堆栈长度ls成线性比例。按照论文表述来看，气隙半径适配于低的减速机的减速比，对于电机峰值扭矩没有太大差别，因而在维持核心电机指标峰值扭矩的同时，可以适当程度配置低减速比的减速机。

原文阐述：执行机构设计分析的另一部分是确定期望的减速比。假设一个带有传统电机的执行器，齿轮减速为128:1。通过增加气隙半径4倍，所需的齿轮减速减少到8:1。由此产生的执行器将具有相同的峰值扭矩。然而，减速比为8:1的齿轮减速机与128:1的齿轮减速机相比，将具有更高的效率。这说明：将气隙半径放大，我们可以使用要求更低的单级行星减速机。

与此同时，有大的气隙半径电机创造了更大的空白空间，径向嵌套转子、定子和齿轮箱的设计使得执行器包装具有很高的空间效率。

资料来源：UCLA论文，天风机械研究所

2）减速机设计：在加大电机气隙半径的设计之下，减速机可以不必使用减速比高的高性能减速机。由于摩擦和反射惯性，在高减速比设计之下，传统的执行器很容易因冲击载荷而损坏。而低减速比的设计可以承受和传递冲击力通过电机而不破坏减速机。低减速比的行星减速机单价显著低于谐波、RV等，但更适用对于速度要求低的场景，因而大气隙半径+低减速比更适合于机器人下肢。

3）热管理：由于过度焦耳加热，执行机构不能长时间维持峰值负载。为了解决这个问题，机器人需要广泛的冷却系统来不间断地运行。在执行器外壳上的内置冷却剂通道允许它们使用集中冷却系统进行液体冷却。

1）下肢设计（即髋部、腿部、脚部）

下肢设计最为重要，原因为在论文引言部分，外部冲击力对于高性能减速机+传感器的冲击更多表现为下肢。

本篇论文中，在下肢的创新上，主要包括：① 去除一个脚踝关节，下肢自由度从6自由度变为5自由度。下肢6自由度分布在：髋关节偏航（yaw，控制髋本身的运动）、髋关节滚转（roll，图示转盘位置，控制腿部前后摆动）、髋关节俯仰（pitch，控制腿部左右摆动）、膝关节俯仰、踝关节俯仰和踝关节滚转（见图表7）。现在考虑的是将脚部的滚动自由度省略，原因是其在机器人快走或者奔跑时基本上未被用到，这样可以减少机器人在奔跑时腿部与该关节的撞击以及地面冲击力。但这样可能会丧失一定的平衡性。

2）IMU（惯性导航）：IMU是能够平衡和稳定行走的关键传感器。典型的IMU传感器包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。可选的，三轴磁强计也包括真北参考，通常称为姿态和航向参考系统(AHRS)。最初选择Parker LORD Microstrain基于微机电系统(MEMS)的IMU 3DM-GX5是因为其尺寸和价格。与基于光纤陀螺仪(FOG)的IMU相比，MEMS传感器体积更小，成本更低，但通常具有更差的噪声和偏置稳定性。随着基于MEMS的IMU的快速发展，我们切换到MicroStrain 3DM-CV7战术级IMU，其性能正在接近Microstrain系列IMU内置扩展卡尔曼滤波器(EKF)，用于融合加速度和角速率数据，产生姿态和航向数据。在实践中, 由于大量的软硬铁干扰，基于磁力计的航向参考被忽略。航向数据一直是纯粹的陀螺为基础的，将依赖于外部传感器，如相机或全球导航卫星系统(GNSS)的航向补偿。

力控：多维力矩/力传感是目前最优解，电子皮肤或为触觉终极方案。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最佳方案，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。同时，机器人若要模拟人体的触觉，以及实现人体皮肤对温度、湿度等外界物理量的感知，则电子皮肤可能是最佳路径之一。电子皮肤需要集成各类传感器和集成电路，并使用柔性的材料制作，壁垒较高，目前尚未在机器人领域大量应用。但从泛用性与仿生性角度，电子皮肤或是机器人触觉的终极方案。

附图

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