仿人机器人综述

徐 莉，刘振方，王建丞，罗志强

(黑龙江工程学院，哈尔滨150050)

1 仿人机器人的概述及发展状况

仿人机器人是一种外观与人相似，具有移动功能、感知功能、操作功能、学习能力、自制能力、联想记忆、情感交流的智能机器人。它具有灵活的行走功能，可以随时走到需要的地方，包括一些对普通人来说不易到达的角落，完成人指定或预先设置的工作。仿人机器人具有人类的外观，可以适应人类的生活和工作环境。仿人机器人集机械、材料、电子、计算机、自动化等多门学科于一体，技术含量高，研究和开发难度大。它是一个国家高技术实力和发展水平的重要标志。因此，世界各发达国家都不惜投入巨资进行研究与开发。目前，美国和日本等许多发达国家的科学家都在仿人机器人的研究与开发方面做了大量的工作，并取得了突破性的进展。仿人机器人已经对人类社会产生了巨大的影响［1］。

日本本田公司研制的仿人机器人ASIMO，是目前较先进的仿人行走机器人。ASIMO身高1.3 m，体重54 kg。它的行走速度是0～6 km/h。早期的机器人如果直线行走时突然转向，必须先停下来，看起来比较笨拙，而ASIMO就灵活得多，它可以实时预测下一个动作并提前改变重心，因此可以行走自如，进行诸如“8”字形行走、下台阶、弯腰等各项“复杂”动作。此外，ASIMO还可以握手、挥手，甚至可以随着音乐翩翩起舞，如图1所示:

从诞生至今，ASIMO的进步可以用神速来形容，最新版的ASIMO，除具备了行走功能与各种人类肢体动作之外，更具备了人工智能，可以预先设定动作，还能依据人类的声音、手势等指令来从事相应动作，此外他还具备了基本的记忆与辨识能力［2］。

2 仿人机器人的关键技术

2.1 环境感知传感器和信号处理方法

多传感器信息融合技术的基本原理就像人脑综合处理信息的过程一样，它充分地利用多个传感资源，通过对各种传感器及其观测信息的合理支配与使用，将各种传感器在空间和时间上的互补与冗余信息依据某种优化准则组合起来，产生对观测环境的一致性解释和描述［3］。

2.2 智能控制

智能控制主要包括模糊控制、神经网络、进化计算等，且逐渐成为成熟的控制思想［4］。模糊控制源于模糊数学，或称弗晰数学，是研究如何表现和处理模糊性现象的一个数学分支［5～6］，模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。人工神经网络控制，从生物学的观点来看，神经网络的功能为信息处理和推理、联想和思维等高级的思想活动［7］，而人工神经网络控制是利用工程技术手段模拟人脑神经网络的结构和功能的一种技术系统，它是一种大规模并行的非线性动力学系统。

图1 ASIMO的基本动作和高级功能Fig.1 The basic action and advanced features of ASIMO

2.3 导航与定位

在服务机器人系统中，自主导航是一项核心技术，是机器人研究领域的重点和难点问题［8］。把人工神经网络控制和多传感器融合技术相结合用于仿人机器人的导航定位系统，如图2所示:

3 仿人机器人的应用及发展方向

由于仿人机器人具有人类的外观特征，更容易适应人类的生活和工作环境，代替人类完成各种作业。它不仅可以在辐射、粉尘、有毒环境中代替人类作业，而且可以在很多方面扩展人类的能力，具有广阔的应用前景。21世纪人类将进入老龄化社会，发展仿人机器人能弥补年轻劳动力的严重不足，解决老龄化社会的家庭服务、医疗等社会问题。仿人机器人可以与人友好相处，能够很好地担任陪伴、照顾、护理老人和病人的角色，从事日常生活中的服务工作，因此家庭服务行业的仿人机器人应用必将形成新的产业和新的市场。在医疗领域，仿人机器人可以用于假肢和器官移植，用仿人机器人技术可以做成动力型假肢，协助瘫痪病人实现行走的梦想。然而，我们现在还几乎看不到以控制论开发出的生物体与人体完美的结合，因此这方面还需要更进一步的研究和探索。仿人形机器人可以用来在展览会上做广告，因为它在外形上更接近人类，所以更能引起人的兴趣。另外，它还可以用于家庭娱乐［9］。

图2 服务机器人导航定位系统Fig.2 Navigation and positioning systems for service robot

仿人机器人是许多技术的综合与集成。但是，由于受到计算机技术、控制技术、电子技术、通信技术、传感器技术、人工智能、数学建模、机构学、材料学、仿生学等相关学科发展的制约，仿人机器人的功能还十分有限。未来仿人机器人绝不仅仅局限于此，还会模仿人的视觉、触觉、语言、行为、情感等功能，仿人机器人给科研工作者提供了广阔的研究空间，提出了一个又一个新的挑战，同时也促进了许多相关学科的发展，催生了一些新理论和新方法的出现。根据仿人机器人的发展现状，可以对未来仿人机器人的研究方向和发展趋势做以下预测。

3.1 本体机构的改进

仿人机器人是一个多关节和具有冗余自由度的复杂系统。如何实现预期功能而且又使结构最优化是一个很值得研究的问题。一个功能齐全的仿人机器人必须要有一个结构紧凑、配置合理的机械本体。在研制过程中，应该考虑采用更先进的材料，提高零件的制造精度和装配精度。也有一些研究者在研制人造肌肉，通过空气气囊的充气和排气带动关节动作。

3.2 运动学和动力学求解理论和方法的发展

一个理想的步态规划对于仿人机器人行走的稳定性是非常有益的。由于仿人机器人的高阶、强耦合和非线性，使得仿人机器人运动学和动力学的精确求解非常困难，而且也没有十分理想的理论或方法来求解逆运动学的解析解，只有外加一些限制条件，如能量消耗最小、峰值力矩最小等来求出运动学和动力学的近似解。这样往往导致仿人机器人的规划运动与实际运动有较大的出入。所以要想得到理想的运动规划，必须在运动学和动力学的求解方法上有重大的突破。

3.3 驱动电源的改进

理想的能源应该具有高能源密度、耐高温、耐腐蚀、可再生、低成本等优势。但是，现在自带能源容量有限，而且仿人机器人的关节众多，所以如何改进驱动源，使其体积小、重量轻而且容量大，也是在仿人机器人的研制过程中必须解决的问题。

3.4 传感器技术的发展

仿人机器人安装了大量的传感器，在仿人机器人的自主辨识中，就是靠这些传感器收集机器人本身及外部的信息并加以处理，然后反馈给计算机进行计算、分析、比较并得出结果，从而控制机器人的动作。因此在未来如何研制出高精度且价格低廉的传感器将对仿人机器人的发展有重大的影响。

3.5 控制技术和集成技术的发展

仿人机器人的关节众多，控制电路复杂，要真正地实现仿人，并且拥有人类并不拥有的其他功能，其控制电路将愈加复杂。如何寻找更加优化的控制方案和控制机构，受到越来越多学者的重视。

3.6 智能技术和软件技术的发展

目前机器人的智能程度还远远没有达到人类的要求，如何将人类的智能复制到仿人机器人上，将是未来仿人机器人研究的重点。

3.7 网络机器人技术和虚拟机技术

通过通信网络将许多个仿人机器人连接到计算机网络上，并且通过网络对仿人机器人进行有效的控制，这种技术包括网络遥控操作控制技术、信息组压缩和扩展技术以及传输技术等。在将遥控作为一种主要手段控制仿人机器人的同时，基于多传感器、多媒体和虚拟现实、增强的虚拟遥控操作和人机交互技术，也是需要大力发展的技术［10］。

［1］蔡自兴.机器人学基础［M］.北京:机械工业出版社，2009.

［2］度龄.机器人明星-Asimo［J］.中国青年科技，2003，(11).

［3］赵蕊，贺建军.多传感器信息融合技术［J］.计算机测量与控制，2007，15(9):100—112.

［4］张毅，罗元，郑太雄，等.移动机器人技术及其应用［M］.北京:电子工业出版社，2007:34—52.

［5］Li R，Wallance A，Spef R，et al.Two-axis model development of cage-rotor brushless doubly-fed machines［J］.IEEE Trans on Energy Conversion，1991，6(3):453—460.

［6］Hu H，Brady M.A Bayesian approach to real-time obstacle avoidance for an intelligent mobile robot［J］.International Journal of Autonomous Robots，1994，1(1):64—102.

［7］王灏，毛宗源.机器人的智能控制方法［M］.北京:国防工业出版社，2002:21—32.

［8］孟庆春，齐勇，张淑军，等.智能机器人及其发展［J］.中国海洋大学学报，2004，34(5):831—838.

［9］李云江.机器人概论［M］.北京:机械工业出版社，2011:37—61.

［10］管贻生.仿人机器人［M］北京:清华大学出版社，2007:64—102.