摘要：本综述报告旨在全面探讨人形机器人的发展现状、关键技术、应用领域以及未来挑战与趋势。通过对相关论文的综合分析，阐述了人形机器人在硬件平台、运动控制、感知技术、智能决策等方面的进展，介绍了其在医疗、服务、工业等领域的应用案例，并对未来发展方向进行了展望。

摘要

本综述报告旨在全面探讨人形机器人的发展现状、关键技术、应用领域以及未来挑战与趋势。通过对相关论文的综合分析，阐述了人形机器人在硬件平台、运动控制、感知技术、智能决策等方面的进展，介绍了其在医疗、服务、工业等领域的应用案例，并对未来发展方向进行了展望。

一、引言

人形机器人是机器人领域中极具挑战性和吸引力的研究方向，其模仿人类的外形和行为，旨在与人类在自然环境中进行高效交互。随着科技的不断进步，人形机器人在多个方面取得了显著进展，逐渐从实验室走向实际应用。

二、人形机器人硬件平台发展

2.1 现有平台介绍

近年来，出现了许多成功的人形机器人平台，如Nao、DARwIn - OP等。NimbRo - OP是波恩大学团队开发的开放式人形平台，尺寸较大，有潜力与更接近人类尺度的环境进行交互。2018年，团队又开发了NimbRo - OP2X，高度为135cm，重量仅19kg，操作安全且易于控制，还配备了快速的机载计算机和GPU以加速并行计算，并在2018年RoboCup比赛中取得优异成绩 [1,15]。

此外，还有如Berkeley Humanoid Lite等开源、可定制且低成本的人形机器人。它采用模块化3D打印齿轮箱和机器人身体设计，总硬件成本低于5000美元，通过实验展示了其在研究验证方面的适用性 [25]。

2.2 硬件设计技术

在硬件设计方面，不同的机械概念、驱动、传感和制造技术不断发展。一些研究聚焦于修改运动学结构，另一些则改变驱动方案以解决高刚性驱动的局限性。例如，RH5人形机器人采用串联 - 并联混合结构，高2m，重仅62.5kg，能够执行重型动态任务 [21]。

三、运动控制技术进展

3.1 行走控制

行走是人形机器人的基本能力之一。基于发散分量运动（Divergent - Component - of - Motion，DCM）的控制架构被广泛研究用于人形机器人的行走控制。例如，对不同的DCM实现的三层控制架构进行了比较，包括轨迹优化、简化模型控制和全身QP控制等层，实验在iCub人形机器人上进行，展示了不同实现方式对机器人行走速度的影响 [23]。

此外，一些研究还致力于解决复杂地形下的行走问题。如通过学习方法使机器人能够在具有挑战性的自然和人造地形上行走，利用Transformer模型基于本体感受观察和动作历史预测下一步动作，并在真实机器人上进行了评估 [24]。

3.2 全身运动控制

全身运动控制涉及到机器人多个关节的协调运动。例如，通过强化学习和行为克隆（RL + BC）相结合的方法开发了一种鲁棒、自适应和响应性的全身控制器，使机器人能够实现前所未有的多功能和协调的全身运动技能，包括全身操作、腿部操作、运动和表达性运动等 [25]。

四、感知技术应用

4.1 视觉感知

视觉感知是人形机器人感知环境的重要手段。例如，为了应对RoboCup人形机器人联赛规则变化导致的颜色信息减少的问题，开发了一种单目视觉系统，利用亮度和纹理来检测所需的场地特征和物体，该系统对光照条件变化具有鲁棒性，可实时应用于机器人 [2]。

4.2 多模态感知

为了提高机器人的认知自主性，一些研究提出了多模态感知架构，综合视觉、听觉、触觉等多种模态信息。例如，构建了模拟器“Maha”进行多模态合成实验，展示了该架构在多模态数据处理中的可行性，为机器人在动态环境中的跨模态交互策略探索提供了参考 [24]。

五、智能决策与学习

5.1 强化学习应用

强化学习在人形机器人控制中取得了重大突破。例如，通过大规模并行训练，利用GPU的并行计算能力，使机器人在模拟环境中进行广泛的训练。提出的LiPS方法通过在模拟环境中结合多刚体动力学建模，显著减少了仿真到现实的差距，支持基于强化学习的人形机器人控制算法在大规模并行环境中训练 [25]。

5.2 模仿学习

模仿学习从人类运动捕捉数据中获取信息，为训练人形机器人提供了有前景的方法。然而，由于机器人与人类在形态上的差异，直接复制人类行为可能不可行。为此，提出了基于双层优化的模仿学习框架，交替优化机器人策略和目标运动捕捉数据，提高了机器人策略的性能 [25]。

六、应用领域

6.1 医疗领域

人形机器人在医疗领域具有潜在的应用价值。例如，对人形机器人通过远程操作执行直接临床任务的可行性进行了探索，开发了用于Unitree G1人形机器人的双手远程操作系统，集成了高保真姿势跟踪、自定义抓取配置和阻抗控制器，在多种医疗程序中进行了评估，展示了机器人在医疗干预中的潜力 [5]。

6.2 服务领域

在服务领域，人形机器人可用于与人类进行交互和提供服务。例如，开发了基于智能手机的家庭机器人架构，降低了成本并兼容iOS/Android系统，展示了人形机器人在家庭服务中的应用可能性 [23]。

6.3 工业领域

在工业领域，人形机器人可用于协助人类完成各种任务，提高生产效率。例如，以特斯拉的Optimus智能人形机器人为例，探讨了将人形机器人集成到制造业自动化中的框架，通过仿真结果表明人形机器人可以提高制造自动化水平 [23]。

七、未来挑战与趋势

7.1 挑战

尽管人形机器人取得了显著进展，但仍面临一些挑战。例如，在复杂环境中的感知和决策能力有待提高，机器人与人类在形态和运动能力上的差异导致模仿学习存在困难，以及机器人的安全性和可靠性问题需要进一步解决 [5,25]。

7.2 趋势

未来，人形机器人将朝着更加智能化、自主化的方向发展。结合生成式AI、大语言模型（LLMs）和大多模态模型（LMMs）等技术，实现实时、交互和多模态的设计与应用，推动从类人外观向具有人性智能的转变 [24]。

八、结论

综上所述，人形机器人在硬件平台、运动控制、感知技术、智能决策等方面取得了显著进展，并在多个领域展现出应用潜力。然而，要实现广泛的实际应用，仍需克服诸多挑战。未来，随着技术的不断创新和发展，人形机器人有望在更多领域发挥重要作用。

参考文献

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[25] Libo Wang. Multi - Scenario Reasoning: Unlocking Cognitive Autonomy in Humanoid Robots for Multimodal Understanding[J]. arXiv preprint arXiv:2412.20429, 2024.

来源：囫囵吞枣