仿人机器人“拼图”

视觉系统：模仿人眼的结构和功能

人类通过两只眼睛的视角获取物体的深度信息，机器人的双目摄像头则可以通过三角测量原理计算出物体的距离和三维形状。一些先进的视觉系统甚至可以像人眼一样自动调节焦距来清晰地捕捉不同距离的物体。

视觉系统的摄像头像素密度和分布模拟人眼视网膜的特性。为了适应不同的光照环境，还会配备类似于人眼瞳孔的自动光圈系统，根据光线的强弱自动调节进光量，保障在强光和弱光环境下都能获得清晰的图像。

视觉识别

通过学习大量标注好的图像数据，机器人可以像人类一样准确地区分不同的工具（如扳手、螺丝刀）、生活用品（如杯子、书本）等。

除了物体识别，机器人还能利用人工智能技术进行场景理解。例如，在一个家庭场景中，它可以判断自己所处的是厨房、卧室还是客厅，并理解每个区域代表的含义，这涉及对图像中多个物体的空间关系、语义信息等进行综合分析。

在社交或安防等场景中，算法可以帮助机器人提取人脸的特征向量，对比存储在数据库中的已知人脸特征，识别出特定的人物。

听觉系统：模仿人耳的结构和听觉感知机制

人耳通过耳廓收集声音，并将它们传导到内耳，机器人则通常采用麦克风阵列来收集声音信号。通过对多个麦克风采集到的声音进行处理，分析它们抵达不同麦克风之间的时间差和强度差，可以实现声源定位。

在声音处理方面，机器人的听觉系统会模拟人耳的听觉频率范围，通常感知频率在20～20000赫兹之间。还会对收集到的声音进行预处理，以便更好地识别语音和其他声音信号。

听觉感知

人工智能技术驱动的语音识别系统帮助机器人理解人类的语音指令。通过声学模型和语言模型，机器人能够将接收到的声音信号转换为文字，甚至可以对不同口音、语速和环境噪声下的语音进行准确识别，听懂用户说的简单指令。

除了语音，机器人还能识别其他声音事件。例如，通过对环境声音的特征提取和分类，它可以区分敲门声、电话铃声、警报声等。这有助于它更好地适应环境，并做出相应的反应。

表情系统：模仿人类面部表情肌肉的运动方式

机器人面部通常安装多个小型驱动器（如微型电机或气动驱动器），模拟人类面部肌肉的收缩和舒张。例如，嘴角部分的驱动器向上拉动，同时牵动脸颊部分的驱动器，使脸颊微微隆起，这个过程与人类微笑时的肌肉运动相似。

为了让表情更加自然，机器人需要精确控制每个驱动器的运动幅度和速度。通过预先编程的表情模式，或根据情感识别系统得到的反馈，机器人可以驱动面部驱动器，呈现喜怒哀乐等各种表情。

情感认知与交互

机器人可以利用情感识别模型分析人类的语音语调、面部表情、肢体语言等多模态信息，来判断人类的情绪状态（如高兴、愤怒、悲伤等），调整应答策略。通过情感生成模型，机器人还能根据交互的情境和目标，生成相应的情感表达，增强人机交互的亲和力。

颈部：模仿人类颈椎的结构和运动方式

机器人的颈部一般会采用多个自由度的关节结构，如采用舵机或电机驱动的关节。这些关节的运动范围和灵活性会尽量贴近人类颈椎的生理极限，在设计时还会考虑头部的重量平衡，通过合理的结构和动力分配，保障头部在运动过程中的稳定性和准确性。同时，配备检测头部位置和运动状态的传感器，以实现精确控制。

骨骼系统：模拟人类的脊椎和胸廓结构

脊椎仿生结构可以为机器人提供身体的支撑和灵活的弯曲能力，让它像人一样弯腰、侧身等。例如，采用类似脊椎节段的连杆结构，通过关节连接，实现不同程度的弯曲。胸廓部分的仿生则有助于保护它的内部“器官”（如电池、电路板等），并为肢体运动提供稳定支撑。

使用如碳纤维的轻质、高强度的材料来模拟人的骨骼特性。关节连接处会采用耐磨、低摩擦的材料和设计，保障长期、稳定的运动性能。躯干部分配备姿态传感器，用于监测身体的角度等，调整平衡。

肌肉系统：模仿人类的肌肉力量

利用各种驱动器（如电机、液压或气动驱动器）来模拟人体肌肉的力量输出。人体肌肉通过收缩产生力量来驱动骨骼运动，机器人的驱动器则被安装在关节附近，通过传动装置（如绳索、连杆等）将动力传递到关节，实现肢体运动。

为了模拟人体肌肉的弹性和柔韧性，一些驱动器会采用弹性元件或特殊的控制算法。同时，合理选择驱动器的类型和参数，让机器人完成各种复杂的动作，如抓取、搬运等。

手臂和手部：模仿人类手臂和手部的关节结构

机器人的手臂采用类似人类手臂关节的布局（肩关节、肘关节和腕关节），通过多个电机或舵机驱动关节转动，让手臂在三维空间中灵活地伸展、弯曲和旋转。

手部的仿生模拟人类手指的关节和运动方式。通常采用多个小型关节和驱动器来实现手指的屈伸、捏合等动作。为了提高运动的精度，还会配备高精度的编码器来测量关节的角度。

手部表面安装触觉传感器来模仿人类皮肤的触觉感知功能。触觉传感器有多种类型，如压阻式、电容式等，分布密度和灵敏度会根据手部的功能需求进行设计。

通过复杂的信号处理系统，传感器获取的信号被转换为有意义的触觉信息——如压力、摩擦力、温度等。控制系统使用这些信息识别和操作物体，调整抓取的力度和方式。

任务规划

在执行操作任务（如抓取、装配等）时，机器人可以结合物体的形状、位置和目标状态等信息，利用算法规划从起始位置到完成任务的最佳动作路径。它还可以采用模仿学习的方法，从人类示范的操作视频或动作数据中学习操作技巧，如学习如何灵活地使用工具进行简单的维修。

当机器人需要同时完成多个操作任务（如在行走过程中抓取物体）时，它可以通过任务调度和协调算法，合理分配资源（如计算资源、动力资源），确定各个任务的执行顺序和时间，实现高效的多任务执行。

腿部和脚部：模仿人类腿部的骨骼和关节结构

机器人的腿部采用类似人类腿部关节的布局（髋关节、膝关节和踝关节），通过强大的驱动器来驱动关节运动。髋关节可以实现大腿前后左右的摆动和旋转，膝关节主要实现小腿屈伸，踝关节则控制脚部的俯仰和滚动。

考虑到机器人的重量和运动负载，会采用合适的材料和驱动方式。同时安装多种传感器，实时监测腿部的运动状态和与地面的作用力，通过复杂的控制算法实现平衡控制和步态规划。

脚部通常会设计类似足弓的弹性结构，采用弹性材料（如橡胶、弹簧等），通过实验和模拟确定最佳的弹性参数，以实现良好的缓冲、减震效果和能量反馈。

同时，模仿人类鞋底花纹在机器人鞋底设计纹路，并根据机器人可能行走的环境（如室内地面、户外沙地等）进行优化，保障摩擦力和防滑性。

步态规划

人工智能算法可以为机器人规划合理的步态。在强化学习中，机器人不断与环境交互，根据奖励信号（如行走的稳定性、能量消耗等）来调整自己的行为（步态模式），学习行动策略，复杂的地形（如楼梯、斜坡）也能安全通过。

运动学和动力学模型也可用于生成步态，基于机器人的身体结构参数和物理约束，结合算法，考虑机器人的关节运动范围、力量限制等因素，生成自然、流畅的行走或跑步步态。

（责任编辑 / 牛一名  美术编辑 /周游）