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一文看透:人形機器人電機驅動產業鏈(附 60 款芯片方案)

Felix分析 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:吳子鵬 ? 2025-03-02 00:03 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文 / 吳子鵬)根據國家市場監管總局數據,2024 年全國新注冊智能機器人相關企業 124,839 家,連續兩年超過 10 萬家。截至 2024 年年底,全國共有 45.17 萬家相關企業。自 2024 年下半年起,國內人形機器人產業熱潮開啟,越來越多機器人公司將業務聚焦于人形機器人領域。數據顯示,截至 2024 年 11 月底,全國人形機器人相關企業數量達 6.7 萬家,其中整機企業超 80 家。較具代表性的企業有優必選、宇樹科技(Unitree)、智元機器人、傅利葉智能和眾擎機器人等,這幾家代表公司的情況如下表所示。


從時間線來看,國內人形機器人起步相對較晚,部分標志性成果的實現也晚于美國波士頓動力和特斯拉等公司。不過,從近期發展速度來看,國產人形機器人大有迎頭趕上之勢,這離不開背后產業鏈生態的支持。具體而言,人形機器人產品鏈主要涵蓋以下幾部分:上游的基礎組件和軟件,中游的整機制造,以及下游的應用。
圖源:賽迪顧問《先進制造 2024》

目前,人形機器人已有眾多成熟應用案例。例如,優必選 Walker 系列人形機器人已在眾多工廠 “實習”,包括代工廠和汽車制造廠。另外,優必選 Walker X 機器人能夠陪伴老人,輔助老人上廁所、協助吃飯,還可打掃房間、做飯等;樂聚 “夸父” 機器人能根據衣物種類材質選擇洗滌程序、自動投放洗衣液柔順劑來洗衣,能智能感應植物需求進行澆花插花,并且能自動識別衣物類型大小完成晾衣任務。

整機和應用成果不斷涌現,離不開上游硬件和軟件的持續進步。人形機器人上游的硬件可進一步細化為:精密減速器、伺服電機、絲杠、傳感器、電池、電子元器件,具體如下圖所示。
能夠看出,絲杠(19%)、伺服電機(16%)、減速器(13%)、傳感器(11%)是人形機器人中價值量占比較高的環節,合計占比近 60%。此前我們在文章中梳理了人形機器人的 IMU 芯片供應,此次我們重點關注電機驅動環節。

人形機器人里的電機驅動系統

伺服電機是運動控制的核心部件,能將電信號轉化為精確的機械運動,為人形機器人的關節提供動力,使其實現各種靈活動作,具有高精度、高速度、高扭矩等特點。從電機類型來看,人形機器人所用到的電機包括傳統伺服電機(如直流伺服電機和交流伺服電機),以及特種伺服電機(如無框力矩電機和空心杯電機)。

其中,傳統直流伺服電機包括永磁直流伺服電機、換流式伺服電機、永磁無刷直流伺服電機等,以精準控制和高響應速度見長,適用于機器人關節驅動;交流伺服電機分為永磁型(高轉矩、高響應)和感應型(高負載能力),支持高速、高精度控制,適配人形機器人四肢及軀干驅動,滿足機器人復雜運動需求;無框力矩電機結構緊湊、功率密度高,適合用于人形機器人的關節部位,可直接集成到關節模塊中,減少空間占用,提高機器人的靈活性;空心杯電機具有體積小、重量輕、響應速度快、效率高等優點,常用于對空間和重量要求較高的小型人形機器人或機器人的小型關節。

如下圖所示,人形機器人電機驅動系統的基本構成大致分為三部分,包括電機本體、驅動系統和編碼器。其中,驅動系統主要包括控制芯片電源模塊信號采集模塊、功率放大器、過熱保護電路和控制面板等。

人形機器人的電機控制

作為控制系統核心,控制芯片負責數據采集、信號處理及指令下發,,用于協調多關節協同運動。目前,專用于人形機器人電機控制的芯片并不多,大部分還是采用通用的 MCU 作為驅動芯片的主控芯片,區別在于集成度的高低。據統計,單臺機器人需 30 - 40 顆高端 32 位 MCU。在此,我們不再匯總通用 MCU,而是關注實時控制 MCU 以及人形機器人電機驅動專用芯片。

國際廠商的實時控制 MCU 主要有以下幾款,分別是 TI C2000、ST STM32G4、瑞薩 RA8系列和英飛凌 PSOC 系列,它們的具體情況如下:

能夠看到,TI 公司的 C2000 系列和 ST 公司的 ST STM32G4 系列都直接面向伺服驅動和電機控制。

在這方面,國內公司也取得了一些具體進展。例如,極海的 G32R501 系列 MCU,基于 Arm? Cortex? - M52 雙核架構,集成 Helium 技術,具備高實時算力與靈活控制外設,支持復雜算法高速運算,適用于人形機器人關節控制器與靈巧手控制。

先楫半導體的HPM6E00系列?、HPM6E8Y系列?等,其中HPM6E8Y系列是該公司在2025年CES展會上發布的?最新一代機器人專用MCU?,專為關節控制與伺服電機優化。HPM6E8Y系列內置 RISC-V 雙核,主頻高達 600MHz,性能達到 3390CoreMark?的基準測試分數,具備 1710DMIPS 的處理能力。同時,HPM6E8Y系列集成 2 個以太網 PHY 收發器,支持 EtherCAT 從控制器,集成3個TSN千兆以太網端口和32通道高分辨率PWM輸出,支持毫秒級實時通信與精準運動控制,適用于緊湊型伺服驅動系統。?

兆易創新 GD32F4 系列 MCU 和 GD32E5 系列 MCU,前者采用 Cortex - M4 內核,主頻達 240MHz,集成硬件 DSP 指令集和浮點運算單元(FPU),支持高精度電機控制算法(如 PID、FOC),適配工業機器人伺服電機驅動;后者搭載 Cortex - M33 內核(180MHz),配備硬件三角函數加速器和高精度定時器,優化電機控制閉環運算效率,有助于降低系統延遲。

除了這三家,納芯微的 NS800RT 系列實時控制 MCU 也值得關注,包括 NS800RT5039、NS800RT5049 和 NS800RT3025,分別采用單顆主頻為 260MHz 和 200MHz 的 Arm Cortex - M7 內核,支持分支預測、DSP 指令集和 FPU。該系列產品可用于光伏 / 儲能逆變器、不間斷電源工業自動化、協作機器人、新能源汽車大 / 小三電、空調壓縮機等系統,納芯微工作人員此前也透露,人形機器人是該公司實時控制 MCU 重要的目標市場。

當然,也有公司專門推出針對人形機器人電機驅動的芯片,比如芯朋微。該公司針對驅動無刷直流電機(BLDC)和微步進電機都推出了相關的專用芯片。其中,用于 BLDC 的專用芯片,能實現對電機的高效控制,具有高集成度、低功耗等特點,可精確控制電機的轉速、轉向和扭矩;用于微步進的專用芯片能夠實現電機的微步細分控制,提高電機的定位精度和運行平穩性。

人形機器人電機驅動里的功率器件

在電機驅動系統里,功率器件也至關重要。例如,相關統計數據顯示,在人形機器人中,每個機電執行器一般需 1 - 2 顆 IGBT 芯片來驅動,能快速開關,控制電機的功率輸出,實現電機的高效驅動。

當然,由于人形機器人最終用途的差異,廠商在選擇 IGBT 芯片時可能會在品質上有所區分,比如工規級或者消費級,下面我們來看一些代表性的產品。

除了 IGBT,MOSFET 在人形機器人中的應用范圍更為廣泛。MOSFET 高頻特性好、驅動功率小、導通電阻低,在小型關節電機和步進電機控制中有關鍵作用。例如,在小型關節電機里,MOSFET 可以組成 H 橋電路或半橋電路,通過控制電機的正反轉和轉速,實現這些小型關節的精細動作,如抓取物體、進行精細操作等。比較有代表性的產品包括:

人形機器人電機驅動里的編碼器

最后看一下編碼器,在人形機器人電機驅動中,編碼器能夠為電機控制提供關鍵的反饋信息,從而實現精確的運動控制。具體而言,編碼器主要實現三大類功能:

其一是位置反饋,編碼器可以實時監測電機軸的位置,將位置信息反饋給電機控制器。控制器根據反饋的位置信息,調整電機的驅動信號,使電機準確地運行到目標位置,從而實現人形機器人各關節的精確定位和運動控制。

其二是速度反饋,通過測量編碼器輸出脈沖的頻率,可以計算出電機的轉速,電機控制器根據速度反饋信息,調節電機的驅動電流,使電機保持穩定的轉速,確保人形機器人的運動平穩、流暢。

其三是閉環控制,編碼器為人形機器人電機驅動系統提供了閉環控制所需的反饋信息,使系統能夠實時調整控制策略,補償外界干擾和系統誤差,提高系統的控制精度和穩定性。

目前,人形機器人領域一些常用的編碼器如下圖所示:

人形機器人電機驅動系統后續的發展趨勢

目前,人形機器人市場還處于發展早期,電機驅動的用量也無法與傳統汽車、工業市場相比。統計數據顯示,2024 年中國人形機器人電機驅動市場規模 0.54 億元,其中無框力矩電機規模 0.28 億元,空心杯電機規模 0.26 億元;預計 2025 年中國人形機器人電機驅動市場規模 1.18 億元,其中無框力矩電機規模 0.61 億元,空心杯電機規模 0.56 億元。

不過,后續隨著人形機器人量產數量指數級提升,電機驅動產品也將從中受益。那么,后續應用于人形機器人的電機驅動系統會有哪些發展趨勢呢?我們總結了以下幾點。

首先是更高的精度和響應速度,隨著應用場景對人形機器人動作精度要求的提高,電機控制需要達到更高的精度。如在一些需要精細操作的任務中,如抓取易碎物品、進行微創手術輔助等,要求電機能精確控制扭矩和位置。同時,為了使機器人能夠更自然流暢地運動,快速躲避障礙物或對外部刺激做出快速反應,電機的響應速度也將不斷提升,比如從接收到指令到開始動作的時間將縮短至毫秒級甚至更短。

其次是集成化與小型化,為了滿足人形機器人對空間和重量的嚴格要求,電機控制硬件將越來越集成化和小型化。將電機、驅動器、傳感器和控制器等集成在一起,形成高度集成的關節模塊,減少布線和連接部件,提高系統的可靠性和緊湊性。

第三是與 AI 深度融合,將人工智能算法,如深度學習、強化學習等融入電機控制中,使機器人能夠根據環境和任務的變化自主學習和優化運動控制策略。例如,機器人在不同的地形行走或執行不同的任務時,能通過學習不斷調整電機的控制參數,以實現最佳的運動效果。

最后是多模態感知融合控制,結合視覺、力覺、觸覺等多種傳感器的信息,實現多模態感知融合控制。比如機器人在抓取物體時,不僅依靠視覺確定物體的位置和形狀,還通過力覺反饋精確控制電機施加的力,避免用力過度或不足。

下期我們將系統性地為大家盤點一些人形機器人在傳感器方面的應用、產品和廠商情況。

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