标签: 机器人

2025年开始了，我想在2025做一些事情。 1. 写一些机器人相关的文章，分享一些这方面的经验 2. 写一些低空飞行器的相关文章，分享一些这方面的前沿科技，以及一些基础知识 3. 写一些FPGA项目，电机驱动 4. 开发一些PLC项目，也是电机驱动类 给自己立个计划，督促自己吧

80,000人到访的国际大展上，艾迈斯欧司朗有哪些亮点？ 感未来，光无限。近日，在慕尼黑electronica 2024现场，ams OSRAM通过多款创新DEMO展示，以及数场前瞻洞察分享，全面展示自身融合传感器、发射器及集成电路技术，精准捕捉并呈现环境信息的卓越能力。 同时，ams OSRAM通过展会期间与客户、用户等行业人士，以及媒体朋友的深度交流，向业界传达其以光电技术为笔、以创新为墨，书写智能未来的深度思考。 electronica 2024 electronica 2024构建了一个高度国际化、多元化且极具活力的展示与互动平台，成功吸引了59个国家和地区约3,500家优秀企业、近100个国家和地区约80,000名观众奔赴现场，有力促进了全球硬科技产业协同创新与融合发展。 01、创新演示，开启感光盛宴 在electronica 2024上，ams OSRAM展示了其多款创新DEMO和前沿技术：从未来出行的变革性创新，到机器人潜能的深度释放；从重塑ARVR体验的前沿技术，到解读人体“密码”的医疗健康方案；从工业图像处理的光学定制，到农业园艺的智能优质高产；从建筑数字化的自动化推进，到智能生活空间的构建；再到定制化ASIC为产业赋能…… ams OSRAM凭借卓越工程能力，融合全球领先制造的实力，以创新解决方案激发行业突破灵感边界，领航未来无限可能。 02专业交流，洞察未来之光 electronica 2024展会期间，艾迈斯欧司朗技术大咖们受邀参与多场专业研讨会，并就汽车内部照明、光子应用及健康监测等主题分享深入见解。他们的专业分享进一步激发了与会者对光学与传感技术未来创新应用的广泛思考与热烈讨论。 此外，艾迈斯欧司朗还通过权威媒体，向业界更新了公司技术、产品和方案的动态，包括照明及传感技术的创新应用、UV-C LED在消毒与治疗领域的突破性进展，以及IR LED的技术创新带来安防与生物识别领域的性能提升等。这些信息的发布，有力促进了业界对光学与传感领域技术趋势与应用实践的深度理解与全面认知，为行业未来创新发展提供了重要依据。 通过electronica 2024，ams OSRAM与全球客户、合作伙伴及行业同仁共同见证了光与传感科技的无限魅力与巨大潜力。展望未来，ams OSRAM 将继续秉持创新精神，不断探索光学半导体技术的边界，以更加卓越的解决方案赋能汽车、机器人、医疗、工业、农业、家居等诸多领域，全方位助力全球消费者构建更加智能、安全、可持续的未来世界，引领硬科技浪潮迈向新的巅峰。

在科技飞速发展的今天，机器人已经逐渐深入到我们生活和工作的各个领域。从工业生产线上不知疲倦的机械臂，到探索未知环境的智能探测机器人，再到贴心陪伴的家用服务机器人，它们的身影无处不在。而在这些机器人的背后，C 语言作为一种强大且高效的编程语言，发挥着至关重要的作用。 C 语言为何适合机器人编程 C 语言诞生于 20 世纪 70 年代，凭借其简洁高效、可移植性强以及对硬件的直接操控能力，成为机器人编程领域的宠儿。 机器人的运行环境往往对资源有着严格的限制，需要程序占用较少的内存和运行空间。C 语言具有出色的代码执行效率，能够生成紧凑的机器码，满足机器人在资源有限条件下的运行需求。同时，机器人的硬件种类繁多，从各种传感器到执行机构，C 语言可以直接对硬件进行操作，实现对寄存器、内存地址等底层资源的访问，方便地与各种硬件设备进行交互。此外，C 语言的可移植性使得基于它编写的机器人程序能够在不同的硬件平台上运行，降低了开发成本和维护难度。 C 语言在机器人编程中的基础应用 控制机器人的运动 机器人的运动控制是其最基本的功能之一。通过 C 语言，可以精确地控制机器人的行走、转向、升降等动作。以一个简单的两轮驱动机器人为例，我们可以通过控制两个电机的转速和转向来实现机器人的前进、后退、左转和右转。 #include // 定义电机控制引脚#defineMOTOR1_PIN10#defineMOTOR2_PIN11// 函数声明voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed);intmain(){// 控制机器人前进setMotorSpeed(MOTOR1_PIN, 255 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 255 );// 保持一段时间// 具体的延时函数实现根据硬件平台而定// 这里简单表示for( int i = 0 ; i < 1000000 ; i++);// 控制机器人停止setMotorSpeed(MOTOR1_PIN, 0 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 0 );return0;}voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed){// 这里需要根据实际的硬件驱动方式来编写具体的设置电机速度的代码// 例如通过PWM控制电机速度// 简单示例：假设我们有一个函数来设置PWM值// setPWM(motorPin, speed);printf( "设置电机 %d 的速度为 %d\n" , motorPin, speed);} 传感器数据采集 机器人要实现智能化，离不开各种传感器的支持。C 语言可以轻松地与各类传感器进行接口，采集环境数据。比如，使用红外传感器检测障碍物，通过温度传感器获取环境温度等。 #include // 定义红外传感器引脚#defineIR_SENSOR_PIN5// 函数声明intreadIRSensor( int sensorPin);intmain(){while( 1 ){ int sensorValue =readIRSensor(IR_SENSOR_PIN); if 100 ){printf( "检测到障碍物\n" );}else{printf( "前方无障碍物\n" );}// 延时一段时间for( int i = 0 ; i < 1000000 ; i++);}return0;}intreadIRSensor( int sensorPin){// 这里需要根据实际的硬件电路和传感器驱动方式来编写读取传感器值的代码// 简单示例：假设返回一个随机模拟值 int value = rand ()% 200 ;return value ;} 构建复杂的机器人行为逻辑 在掌握了基本的运动控制和传感器数据采集后，我们可以利用 C 语言的逻辑控制结构，如条件语句、循环语句等，构建复杂的机器人行为逻辑。例如，让机器人根据传感器检测到的信息自主决策，实现避障、路径规划等功能。 #include // 定义电机控制引脚和传感器引脚#defineMOTOR1_PIN10#defineMOTOR2_PIN11#defineIR_SENSOR_PIN5// 函数声明voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed);intreadIRSensor( int sensorPin);intmain(){while( 1 ){ int sensorValue =readIRSensor(IR_SENSOR_PIN); if 100 ){// 检测到障碍物，进行避障操作setMotorSpeed(MOTOR1_PIN,- 100 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 100 );// 保持一段时间for( int i = 0 ; i < 1000000 ; i++);}else{// 没有障碍物，继续前进setMotorSpeed(MOTOR1_PIN, 255 );setMotorSpeed(MOTOR2_PIN, 255 );}}return0;}voidsetMotorSpeed( int motorPin, int speed){// 这里需要根据实际的硬件驱动方式来编写具体的设置电机速度的代码// 例如通过PWM控制电机速度// 简单示例：假设我们有一个函数来设置PWM值// setPWM(motorPin, speed);printf( "设置电机 %d 的速度为 %d\n" , motorPin, speed);}intreadIRSensor( int sensorPin){// 这里需要根据实际的硬件电路和传感器驱动方式来编写读取传感器值的代码// 简单示例：假设返回一个随机模拟值 int value = rand ()% 200 ;return value ;} 总结与展望 通过 C 语言，我们能够为机器人赋予丰富的功能和智能化的行为。从简单的运动控制到复杂的环境感知与决策，C 语言为机器人编程提供了坚实的基础。随着机器人技术的不断发展，C 语言也将不断演进和完善，与新兴的技术如人工智能、物联网等深度融合，为机器人领域带来更多的创新和突破。无论是专业的机器人开发者，还是对机器人编程充满热情的爱好者，掌握 C 语言都将是开启机器人智能世界大门的重要钥匙。让我们一起在 C 语言的世界里，为机器人的未来发展贡献自己的智慧和力量

早期概念与探索阶段（19 世纪以前） ：在古代，人类就对自动机械充满了想象，如古希腊时期的希罗发明的自动门、水钟等自动装置，中国古代的指南车、木牛流马等，虽然这些装置不能称之为真正的机器人，但为后来机器人的发展奠定了思想基础。 从概念走向实践阶段（19 世纪～20 世纪初） ：随着工业革命的到来，自动机概念开始与实际机械设计结合，出现了具有实际功能的自动机械，例如雅卡尔提花机等，可通过穿孔卡片控制编织图案，为后续可编程控制的机器人发展提供了灵感。 现代机器人产业萌芽期（1920 年代～1950 年代） ：1920 年，捷克作家发表的《罗萨姆的万能机器人》剧本创造出 “机器人” 一词。1954 年，G.C.Devol 提出 “通用重复操作机器人” 方案并在 1961 年获得专利。1958 年，Joseph F.Engel Berger 创建世界上第一个机器人公司 Unimation，并设计出第一台 Unimate 机器人，这是一台用于压铸的五轴液压驱动机器人，标志着机器人开始走向产业化。 工业应用成长期（1960 年代～1970 年代） ：这期间是机器人发展最快、最好的时期。1967 年日本召开第一届机器人学术会议，对机器人进行了定义。1979 年 Unimation 公司推出了 PUMA 系列工业机器人，技术较为先进；同年日本山梨大学的牧野洋研制成具有平面关节的 SCARA 型机器人。整个 70 年代，机器人在工业生产中逐步推广应用。 快速发展期（1980 年代～2000 年代） ：随着计算机科学技术、控制技术和人工智能的发展，机器人技术得到迅速发展，机器人具备了简单的感知与反馈能力，不仅在工业领域广泛应用，还逐渐扩展到科技和国防等各个领域。 智能化时期（2000 年代～至今） ：AI 技术取得突破，给机器人带来了革命性变化，机器人开始具备更高级的自主性与智能，能执行更复杂任务，如自动驾驶汽车、智能协作机器人等。搭载深度学习算法的机器人出现，可通过自主学习掌握识别、规划、决策等能力，适应复杂多变的环境。 机器人的发展趋势 智能化程度不断提高 ：随着人工智能技术的不断发展，机器人将能够更好地感知和理解周围的环境和状态，通过深度学习和强化学习等技术，不断优化自身的决策和行动能力，实现更复杂的任务和功能，如情感识别、自然语言处理等。 自主化水平持续提升 ：自主导航、自主学习、自主决策等技术将不断成熟，机器人将能够在复杂的环境中自主探索、规划路径和执行任务，减少对人类的依赖，实现更高程度的自主性和独立性，如无人配送机器人、星际探索机器人等。 协同化作业更加紧密 ：借助物联网、5G 等技术，机器人将能够与其他机器人以及人类进行更加紧密的协同工作，实现资源共享、任务分配和优势互补，提高工作效率和质量，如工业生产中的人机协作机器人、多机器人协同救援等。 人机融合深度发展 ：人机交互技术将不断创新，机器人将能够更好地理解人类的意图和情感，实现更加自然、流畅的人机交互，如脑机接口技术的发展，将使人类可以直接用大脑控制机器人，同时机器人也可以将感知到的信息反馈给人类大脑，实现人机融合。 小型化与微型化趋势明显 ：随着微机电系统（MEMS）、纳米技术等的发展，机器人将朝着小型化、微型化方向发展，能够在狭小的空间内工作，如微型医疗机器人可以进入人体内部进行微创手术、疾病诊断等。 多模态与通用化发展 ：未来的机器人将具备多种模态的感知和交互能力，能够综合利用视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种传感器信息，实现更加全面、准确的感知和理解。同时，通用化机器人的研发将成为重点，能够适应多种不同的任务和环境，而不是针对特定任务的专用机器人。 机器人作为新兴产业发展动力强劲，在未来的发展中，将为人类社会带来前所未有的机遇和挑战，我们应积极应对，推动机器人技术的健康、可持续发展。

以人形机器人和通用人工智能为代表的新技术、新产品、新业态蓬勃发展，正成为全球科技创新的制高点与未来产业的新赛道。 01、Optimus-Gen 2来了，人形机器人管家还远吗？ 没有一点点防备， 特斯拉人形机器人Optimus-Gen 2来了！ 12月13日，马斯克于社交媒体上公布了特斯拉第二代人形机器人的产品演示，并预计将于本月内发布。 在视频中，Optimus-Gen 2相比上一代有了大幅改进，不仅拥有AI大模型的加持，并在没有其他性能影响的前提下（相比上一代）将体重减少10kg，更包含： 由特斯拉设计的致动器和传感器； 2-Dof（自由度）的脖子，可以让机器人在一定幅度内转头； *图片来源网络 11-DoF 全新双手，手指伸展灵活得像个真人； *图片来源网络 所有手指都配备触觉传感器，可以处理精致的物体，比如鸡蛋； *图片来源网络 行走速度提高 30%； 人体脚部几何形状，走路方式也和人类相似； 脚力 / 扭矩感应； 铰接式脚趾部分； 它甚至还能做一个均匀的90度深蹲，众所周知，做这个动作需要调动全身多个关节来保持平衡；更能随着音乐翩翩起舞。 *图片来源网络 看起来，似乎我们距离拥有机器人管家的设想不远了。 02、产业链细分技术市场空间前景可期 人形机器人，其灵感来源于人类的身体，来自人类的感知和运动技能，以及人类在环境中使用工具的能力。 人形机器人通过集仿生学原理和机器电控原理于一体，通过模仿人体结构、运动特性等，设计出具有优越性能的机电结构。 从1969年发展至今，人形机器人产业已经发生了不少变化： 主导国家从日本变为美国、中国。早期，人形机器人由本田等日本企业主导。现今包括波士顿动力、 Agility Robotics、特斯拉、优必选科技、小米等全球范围内的企业均已推出人形机器人产品，并且在持续迭代研发； 研发目的从科学展示与教育培训变为多场景作业，企业积极探索人形机器人商业化落地。 而拆分其产业链架构来看，主要仍分为上中下游三部分。 具体来看，上游为人形机器人本体结构、伺服驱动器、智能感知、驱动控制、支撑环境五个模块的供应商；中游则是人形机器人产品集成商；下游为人形机器人可能的应用场景，如商业服务、科学 研究、科学展示等。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 大模型赋能人形机器人，“具身智能”进化的关键一环 由于在传统的深度学习模型中，机器智能往往局限于特定场景，而在大模型赋能下，机器人可以与真实世界进行多模态交互，从而实现“具身智能”，拥有不断进化、跨场景应用的能力。 可以说AI大模型的发展决定了人形机器人产品力的天花板。 智能感知：传感是智能化的必要基础 而要产生人形机器人智能化的直观体现，就需要智能感知、执行控制和智能决策合三为一。 因为，传感器可以将外部信息以及自身状态信息传递给机器人控制系统，从而为人形机器人的决策提供必要条件。 比如在Optimus-Gen 2的升级中，就有特斯拉设计的传感器加持，而触觉传感器的加入，也让其具备了处理更精致物体，例如鸡蛋的能力。 对于智能传感器和发射器解决方案的全球领导者来说，艾迈斯欧司朗认为，在任何应用中，机器人都需要对周围环境有可靠的感测能力，从而确保产品功能的效率、有效性和安全性。 传感和照明技术正是实现环境感知这一目标的关键。 比如，精准紧凑的飞行时间距离测量传感器(1/2/3D)、激光雷达系统（EEL和VCSEL）、用于泛光照明和点阵照明的照明器、在近红外光谱中支持3D主动立体视觉和结构光（路径扫描传感器、人脸识别、物体避让）解决方案的高性能成像器……，它们都将使人形机器人更加智能、使用更加便捷，并在无防护区域提供更安全的人机交互界面。 伺服驱动：精准执行 在伺服系统中，要实现精准执行，除了需要减速器和电机这2大核心硬件，也离不开编码器。 作为人形机器人的内部传感器，它可用于测量人形机器人的自身状态，比如让机器人感知自身的运动状态，使得机器人可以按照规定的位置、轨迹等参数运动。 而艾迈斯欧司朗的磁性位置传感器具备的对外部磁场几近“免疫”的能力，成为其“入主”高性能应用领域的核心优势。 之前，艾迈斯欧司朗专家就曾表示，除了在汽车，其位置传感器的另一个增长点就是各类电机。当下，电机的用量与日俱增，而电机的发展趋势正由过去的有刷电机向无刷电机过渡。对于无刷电机来说，位置传感器更是必不可少的一个组成部分。 而对人形机器人来说，几乎每个关节都会使用两个或多个位置传感器。 特别是马斯克早在特斯拉2023年股东大会上便表示，人形机器人将是今后特斯拉主要的长期价值来源，“如果人形机器人和人的比例是2比1左右，那么人们对机器人的需求量可能是100亿乃至200亿个，远超电动车的数量。” 这其中的市场空间，值得想象。 03、技术专利储备，中国后来居上 2022~2023年，在人工智能为通用人形机器人带来新的想象力之际，特斯拉、亚马逊、微软、三星等多家全球巨头企业都在纷纷投入人形机器人的研发中。而在国内，人形机器人也在 2023 年成为了最受关注的新兴产业之一。 今年11月初，工业和信息化部印发了《人形机器人创新发展指导意见》，将人形机器人定位为“集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局”的科技竞争新高地、未来产业新赛道，以及经济发展新引擎。 而下一代颠覆性产品的推出，离不开技术专利这个基座。 11月27日，人民网研究院发布了《人形机器人技术专利分析报告》，对全球范围内的人形机器人技术专利进行了深度分析，并对人形机器人行业发展至今的技术专利布局趋势进行阐述。 据悉，中国已累计申请6618件人形机器人技术专利，是申请人形机器人技术专利数量最多的国家。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 特别是自2000年来，在人形机器人技术领域，中国的专利集中度整体呈下降趋势，并在2014年后在20%~30%间波动。因此，目前，中国的专利集中度较低，可以推知，中国在该领域的竞争相对激烈，行业活力较强。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 此外，在人形机器人的技术分支上，本体结构、智能感知、驱动控制是三个主要的技术专利布局领域，其中，关节、腿部、机器视觉、步态控制等技术是重点的专利布局分支。 *图片来源：《人形机器人技术专利分析报告》 总结来说，在全球人形机器人产业占位的竞争中，中国正在加速投入。 04、产业化落地，拐点已至？ 随着国内外标杆企业持续推进，以及未来更多潜在重磅玩家的参与，或将带来新一轮人形机器人产业发展的热潮。 国内外标杆企业持续推进人形机器人技术升级和商业化落地 *图片来源：国海证券 在过往，人形机器人领域也曾出现过不少明星产品，但这些产品都遭遇了商业化落地难的问题，主要还是缘于： 1.核心部件门槛高 伺服驱动器是人形机器人实现运动的核心部件，但技术应用门槛高，只有同时具备体积小、重量轻、大扭矩、高精度等性能，才能保证人形机器人在不断变化的环境中安全、顺畅地工作； 2.系统化集成能力要求高 人形机器人产品技术难度大且集合度高，是机械设计、运动控制、人工智能等领域高精尖技术的综合体现。而当前市面上的企业缺少将大量高难度技术规模化的能力，无法形成有效的人形机器人集合系统； 3.难与多个应用场景共振 人形机器人难以与多个应用场景共振，无法适应多场景的不同需求。人形机器人想要在各领域中落地都需投入大量研发时间和成本，企业研发出的人形机器人无法与多个场景匹配； 4.成本高昂 人形机器人的生产成本高，人形机器人需要多个部件、高性能硬件等做支撑，如相较于工业机器人只需要使用六到七个关节，人形机器人需使用几十个关节以满足人形机器人灵活行走的要求，因此人形机器人生产成本高昂。 但随着人形机器人本体技术的不断成熟，以及AI大模型等前沿技术的快速发展，情况正在发生变化。AI大模型提升了机器人的智能化水平，人形机器人不仅在机械方面取得突破，人机交互方面的能力也在不断提升。 人形机器人正式进入了商业化的初级阶段，全球范围内的多家企业也开始入局人形机器人。 而在商业化的过程中，寻找合适的场景尤为重要。现阶段，工业制造成为了最受关注的场景之一。 在国内，不仅优必选人形机器人针对工业领域的应用进行了多方面的布局，其一是研发了应用于工业领域的人形机器人Walker S；其二是与多家新能源汽车头部企业合作，分阶段规划人形机器人在制造业场景中的应用。 小米也在积极推进仿人机器人在自有制造系统中的分阶段落地，将在北京亦庄建设通用仿人机器人创新示范项目，开展面向3C工厂和汽车工厂等典型制造场景的创新应用示范。 无独有偶，在今年特斯拉二季度的业绩会上，马斯克明确示，特斯拉已经生产了10台擎天柱，预计在今年11月份进行行走测试，计划明年在特斯拉工厂进行实用性测试，据特斯拉透露的未来方向，擎天柱的应用场景未来会全程接管汽车生产领域，实现真正的无人生产。 未来，人工智能教育、智慧物流、智慧康养、商用服务，甚至是家庭管家都将是人形机器人试图冲击的前景领域。