机器人传感器行业现状与展望

来源：独角兽智库

编辑：感知芯视界 Link

一、综述

人形机器人中常用的传感器种类和用量，包括视觉类传感器、麦克风阵列、触觉类传感器、温度传感器等。同时还讨论了不同传感器的作用和组合方式，以及在机器人内部的布置和测试。根据对话片段，人形机器人的成本主要由传感器、力控和关节等部分构成。

目前传感器成本占比最大，力控和关节成本也较高。随着规模化、量产化和国产化的推进，传感器、力控和关节等部分的成本有望降低。然而，降本空间也受到技术挑战和物料成本的限制。国内传感器在精度和寿命上与国外传感器存在较大差距。为了满足人形机器人的要求，传感器的精度可以通过算法和软件处理提高至1%，但会牺牲控制速度。

特斯拉最新视频展示了其视觉传感器的超预期表现，包括软件系统处理和动平衡方面。国内机器人在视觉和力控方面与特斯拉存在差距，投入不足。国内视觉传感器供应商的情况和价格因素的考虑。国内厂商在抗干扰方面的差异性时，指出视觉模组需要加算法改进以解决问题。本对话片段讨论了视觉技术中2D和3D路线的差异。2D视觉通过将图片还原为3D，但其算法难度高且容易出错。与之相比，3D视觉更简单，通过提取每个像素点的深度信息可以生成3D影像。然而，3D视觉的硬件成本较高。

二、详细介绍

1.人形机器人传感器种类和用量概述

人形机器人中常用的传感器种类和用量，包括视觉类传感器、麦克风阵列、触觉类传感器、温度传感器等。同时还讨论了不同传感器的作用和组合方式，以及在机器人内部的布置和测试。

2.人形机器人成本及降本潜力分析

人形机器人的成本主要由传感器、力控和关节等部分构成。目前传感器成本占比最大，力控和关节成本也较高。随着规模化、量产化和国产化的推进，传感器、力控和关节等部分的成本有望降低。其中，六维力传感器和关节的控制是降本的重点，国产化方案的成功将有望使成本降至千元左右。然而，降本空间也受到技术挑战和物料成本的限制。

3.国产传感器在人形机器人领域的差距

国产传感器在精度和寿命上与国外传感器存在较大差距。目前国内传感器在精度上为2%到2.5%，而国外传感器可以达到1%以下。同时，国内传感器的寿命未给出具体数值，与国外存在明显差距。此外，国内机器人项目在评估传感器寿命方面尚未重视，导致成本上升。为了满足人形机器人的要求，传感器的精度可以通过算法和软件处理提高至1%，但会牺牲控制速度。

4.力控传感器在机器人中的应用

力控传感器在机器人中的关键性以及如何提高机器人的寿命和性能。通过对比国外传感器的寿命，说明了力控传感器可以大幅提高机器人关节的寿命。同时，提出了增加传感器重量、强度和降低精度来提高寿命的改进方法。最后，还引用了波士顿机器人的力控精度作为参考，说明了力控传感器在实现复杂动作方面的重要性。

5.国内传感器产业链短板及核心部件问题

国内传感器产业链上的短板主要在核心元件和叶面片的灵敏度、电阻值等方面。国内企业在设计、工艺和硬件选项上与国外存在差距。目前国内六维力公司的产品主要适用于中等量程，无法满足特别小和特别大的需求。南宁雨笠公司在力控传感器领域经验丰富，出货量较大，其他企业大致处于同一水平。另外，米粒传感器公司在一维力传感器方面做得较好，但内控精度仍有差距。

6.六维力传感器的成本与价格问题

六维力传感器的成本和价格问题。厂家将传感器价格标到2000元，但批量生产难以实现。传统方案的成本很难降低，而国内制作工艺的成品率较低，导致出厂成本高。讨论了使用国产晶片和页面片的可能性，但也面临着挑战，如精度不够高。目前国内公司正在努力降低传感器的成本，但还需克服一些挑战。

7.特斯拉机器人视觉传感器应用超预期

特斯拉最新视频展示了其视觉传感器的超预期表现，包括软件系统处理和动平衡方面。特斯拉使用的2D视觉传感器成本较低，力控水平约为1%。其算法场景联动较好，但难度较波士顿运动控制低。特斯拉的视觉传感器应用在机器人领域尚属领先，但成功率不能保证。国内机器人在视觉和力控方面与特斯拉存在差距，投入不足。

8.视觉传感器供应商选择及其与英特尔的差距

视觉传感器在机器人领域的应用及其供应商选择。主要提到了英特尔和奥比中光作为主供应商和备选供应商的情况。讨论了英特尔视觉传感器性能稳定、抗干扰能力强的优点，以及奥比中光在算法工程师使用中的一些差异。此外，还提到了机器人视觉传感器在不同位置的应用需求，以及英特尔提供的头部和手部视觉传感器的便利性。最后，提到了国内视觉传感器供应商的情况和价格因素的考虑。

9.国产视觉算法提升与抗干扰问题

国内厂商在抗干扰方面的差异性时，指出视觉模组需要加算法改进以解决问题。同时指出国产视觉模组的分辨率相对较低，价格也存在差异。另外，针对行星减速器是否需要力传感器的问题，解释了谐波减速机与行程减速机的优劣，并强调了对于机器人关节的运动精度要求较高，需要使用利空扭矩传感器进行精确控制。

10.视觉技术中的2D和3D路线差异

视觉技术中2D和3D路线的差异：2D视觉通过将图片还原为3D，但其算法难度高且容易出错。与之相比，3D视觉更简单，通过提取每个像素点的深度信息可以生成3D影像。然而，3D视觉的硬件成本较高。特斯拉使用被动双目视觉技术复现人的功能，而国内一般使用3D视觉。未来，国内公司可能会倾向于开发更简单且成本更低的2D视觉方案，但目前难度较大且误差较大，很少有公司选择做2D视觉。

11.电子皮肤商业问题和技术难点

电子皮肤商业化方面的问题以及触觉和温度分布两个主要难题。目前触觉传感器市场较小且不成熟，精度低，寿命短。国内仅有少数几家公司从事触觉传感器的研发，存在产业基础和批量化生产的问题。此外，电子皮肤的性能和工艺也需要进一步提升。

三、Q&A

请专家介绍人形机器人中传感器的用量和种类的情况。请介绍人形机器人身体周边的传感器种类和功能。

视觉类的传感器包括2D视觉和3D视觉，3D视觉分为激光雷达和中的相机。头部会放麦克风和非接触式的测温传感器，机器人身体周边还会放接近感知的测量机，常用的传感器包括光电开关和压力薄膜。包括接近感知的测量机和超声波雷达，超声波雷达是给top类型的激光位移传感器做补盲的。当接近觉感知已经失效的时候，还会用碰撞传感器去感知碰撞。

IMU的主要作用是什么？MU在机器人内部的作用是什么？机器人传感器在整个机器人中的作用是什么？

IMU可以用来检测机器人的姿态，最关键的用途是用来检测机器人的姿态。MU可以用来检测机器人相对地面的姿态，对算法的要求都很高，但精度也不太够。机器人传感器是整个机器人的重要组成部分，包括用来做里程计、里程计和姿态检测等功能。

一般情况下，一台人形机器人需要用到多少个力控传感器？

力控传感器，其中旋转关节至少要用到12个左右。

不同的机器人方案中，传感器成本的占比会有多大的差异？

并不固定，但通常在70万左右，其中力控传感器的成本最大。

其他类的传感器成本分母包括哪些？

视觉类传感器成本在1万块钱左右，温度传感器和红外传感器价格较贵。

国产化后传感器成本降低主要体现在哪些方面？

关节力控扭矩传感器的降本空间较大，可能能降到四五百以下，但挑战度与六维力传感器相似。

未来传感器降本潜力如何？

主要取决于六维力和关节的控制，降本空间很大，但技术上也存在挑战。如果国产方案成功，国产传感器可能能降到1000块钱以下。

六维力传感器的物料成本主要在哪些方面？

六维力传感器物料成本主要在硬面片成本、弹性体加工成本和人工测试成本等方面，国内有公司正在规模化量产。如果国产方案成功，六维力传感器可能能降到1000块钱以下。

目前国内人形机器人使用的传感器有哪些不足之处？

与国外传感器相比，国内传感器在绝对精度上存在差距，进度在2%到2.5%之间。

国内六维力传感器在规格书上是否写寿命？国外六维力传感器的寿命有多少？

国内的六维力传感器的规格书中通常不写寿命，只是提供承诺的量程、精度和最大测试次数。通常是3000万次，高于国内的寿命。这可能与加工精度、工艺等方面有关。

国内在机器人传感器精度和寿命上的差距有多大？

主要在于寿命方面，精度差距并不明显。

国内机器人传感器的精度要求是多少？机器人传感器的寿命要求是多少？

在力控传感器方面，精度并不是一个特别死的规定，可以通过调节来提高精度。受到多种因素的影响，比如控制方法、量程占比、力传感器的使用等。如果采用国外的传感器，寿命可以提高到大几千万次；而国内的传感器可能只有几百万次。

国外传感器的寿命比国内的好吗？

如果控制方法得当，国内的传感器也可以达到大几千万次的寿命。

国内传感器在寿命方面存在哪些问题？

主要是性能不好就不可以用，有很多改进的方法。

国内传感器在力控方面的精度有多少？

主要是指六维力和关节里面的力控制，力控传感器的精度是1%，这样就能达到和国外同等的力控水平。

国内传感器在核心元件和零部件方面的短板在哪里？国内传感器在粘贴硬件片时存在哪些工艺和材料上的问题？

主要是核心元件和零部件的精度和电阻值不足，灵敏度和功耗较高，还有工艺方面的差异。粘贴硬件片的工艺和材料上存在一些问题，比如粘贴胶时的工艺和胶刷的平整度，还有在刷胶时气泡和瑕疵等。这些都会影响设备的长期寿命。

国内六维力和力控传感器在特别小和特别大的疗程时有什么问题？

工艺和硬件片的选项都存在问题，尤其是特别小和特别大的疗程时，国内的公司都做不了。国外公司像ATI则具备全系列的力控传感器，能够满足各种疗程的需求。

颗粒传感器的市场占有率如何？

颗粒传感器主要做E维力和一维扭矩传感器，出货量不大，其中他们的力控扭矩、力为力等产品误差还比较大，起步比较晚。

2000元价格的六维力传感器可能性如何？

传感器价格难以下降，使用国外方案难以做到成本下降，同时成品率也很低，出厂成本也很高。

特斯拉视频中传感器价值量有多少？特斯拉视频中传感器应用有哪些方面超预期？

视觉传感器成本便宜，利控程度一般，平衡算法做得比较好，难度不高，成功率并不太高。视频成功率并不高，不好说是否超预期。在机器人研发过程中，想保证每次都成功是有难度的。

国内机器人在传感器应用上的投入状态如何？

都在等待特斯拉成功，投入不足，大家都是跟随状态或实验室维持状态，没有大力投入去做这个。

视觉传感器这块未来整机厂商是自己去做，还是去采购完第三方的这些3D相机去做这些？

一般都选择英特尔的产品，因为它的各方面性能展示都不错，包括抗红外干扰、阳光干扰等，价格也能接受。如果有特别定制化的场景，才会考虑定制。

国内的这些做3D相机的车跟英特尔差距主要是在哪里？

国内的视觉传感器供应商主要是奥比中光，英特尔作为主供应商，奥比中光作为备选供应商。

英特尔的产品相比奥比中光有什么优势？英特尔的视觉传感器和奥比中光的视觉传感器之间需要建立什么样的坐标位变换？国内的视觉传感器供应商和英特尔的产品相比有哪些优势和劣势？

在大量程的范围增长上更好，算法工程师感觉也更稳定，系统更稳定。英特尔的系列化，包括大量程小量程的产品，更适合不同的应用场景。位置关系。大量程的视觉传感器精度大概只有个2%，而手部的视觉传感器精度会更高，可以到达毫米级别的精度。相比英特尔，国内的视觉传感器供应商的产品可能会有更多的劣势，如抗干扰方面，更多的需要加入算法。但也有机会在未来完善。但是如果完善了，价格可能会上升，与英特尔相当。

视觉算法是否需要提高？

视觉算法需要在精度和分辨率上提高，价格上也有差别。

行星减速器是否需要力传感器？

看进度要求，谐波减速器需要力传感器，力控精度要达到5%到2%的量级。

2D视觉和3D视觉的差异？

难度大，需要算法和高精度的硬件，国内市场占有率低。

国内一般用哪种视觉技术？

3D视觉，但硬件成本高，应用场景较少，误差大，容易出现故障。

国内是否倾向于使用二维视觉？

未来国内公司是否倾向于使用二维视觉需要观察，因为三维视觉已经有一些应用场景，成本较低，误差较小。

电子皮肤目前还有哪些问题？

在解决触觉和温度分布问题时还有一些技术难点未被攻克，如触觉传感器的精度问题、市场需求小、缺乏批量化生产经验和设备材料问题。

触觉传感器在机器人中的应用如何？触觉传感器在产业发展中存在哪些问题？

较少，主要应用于手机、汽车等触屏领域。触觉传感器的精度问题是最大的问题。问题是市场需求小，生产经验不足，批量化生产困难，缺乏产业基础。同时，产业生产过程中的工艺、设备和材料也存在问题，需要长期稳定的验证。

传感器的性能和寿命如何？机器人使用的触觉传感器寿命如何？传感器的精度和寿命如何？传感器的触觉寿命有多长？传感器在机器人上的应用问题是什么？触觉传感器的使用量级是多少？如何使用触觉传感器？触觉传感器的性能问题有哪些？触觉传感器的应用领域是什么？触觉传感器的应用限制是什么？

不好，寿命不长，触觉寿命百万次左右。很快会用完，触觉寿命不长。精度不高，寿命不长。百万次左右。寿命不长，很快会用完。量级是百万次左右。可以整理限速等任务。性能不好，精度不高，寿命不长。可以用于机器人手上。应用于机器人手上，触觉寿命很快会用完。

审核编辑：汤梓红