公司业务方向 - 公司正在积极招聘人形机器人相关领域人才 包括灵巧手机械设计/算法研发/嵌入式软件工程师 双足算法研发工程师 全身运控算法研发工程师等 合情推测公司正在布局人形机器人业务 [1] - 招聘岗位职责明确指向双足机器人行走/转向/起步停止/跑步 以及双臂 腿部 躯干 头部等部位的协调运动 证实了公司对人形机器人整机运动控制能力的开发 [1] 机器人技术架构 - 机器人采用直驱型五指灵巧手结构 而非拉线式 强调使用空心杯/直流无刷电机和推杆/微型模组 [2] - 驱动核心采用旋转关节模组方案 涉及数百安培功率路径及大功率电机驱动 [3] - 控制系统采用强化学习与模型预测控制/全身动力学控制的混合架构 强化学习在双足运控和灵巧手抓取中占据核心地位 要求熟悉PPO/SAC/TD3等算法并具备仿真到真机的落地能力 [3] - 灵巧手算法要求结合触觉传感器进行闭环力控 而不仅是视觉抓取 [3] - 通信总线选用EtherCAT 通讯周期要求小于1毫秒 关节与灵巧手底层的电流/速度/位置环控制周期被压缩至小于100微秒 [3] - 嵌入式系统划分为模组控制与传感器/算力平台两部分 对实时性的要求达到工业伺服级 [3] 硬件与嵌入式系统设计 - 微控制器/数字信号处理器选用STM32或TI C2000系列 [4] - 操作系统涉及FreeRTOS与经过内核实时性改造的RT-Linux [4] - 硬件设计面临巨大散热挑战 需处理数百安培电流产生的焦耳热 灵巧手驱动需在紧凑空间散热受限下工作 [4] - 硬件工程师需专职进行PCB布局设计 且必须有大功率电驱量产经验 表明电路板层叠结构复杂 电磁兼容挑战巨大 [4] - 嵌入式Linux驱动开发要求高 需处理视觉/触觉多模态大数据的高带宽 同时保证全链路小于1毫秒运动控制的低延迟 [4] - 机械与电子协同设计面临难点 需在狭小空间内塞入直驱电机并实现大扭矩 同时解决散热和布线问题 [4]

四足机器人控制技术 - 间歇欠驱系统特性：运动员跳跃过程分为起跳、飞行、落地三阶段，腾空阶段质心轨迹为不可控抛物线，起跳/落地阶段通过肌肉控制足底反力实现质心可控，这种部分自由度间歇性失控的系统称为间歇欠驱系统 [5] - 四足机器人运动类比：对角步态中支撑足连线形成支撑线，绕支撑线旋转方向为欠驱状态，半个步态周期后支撑线切换但欠驱特性持续存在 [7] 控制系统架构 - 分层控制流程：包含上层规划、估计器、规划器、控制器四级结构，其中控制器需同时处理当前周期跟踪与未来多周期轨迹预测 [6] - 核心算法应用： - 卡尔曼滤波用于质心速度估计 - 逆运动学计算摆动腿关节角 - VMC/MPC/WBC方法求解站立腿关节力矩 [6] 动力学建模方法 - 单刚体模型简化：将四足机器人简化为12变量（6自由度位置+速度）的单刚体模型，可降低MPC计算量且保持控制精度，MIT Cheetah 3验证该模型下腿质量仅占10%对精度影响有限 [8][13] - 动力学方程近似：对欧拉角动力学进行线性化处理，忽略旋转体进动/章动效应，将非线性方程简化为适合凸优化的线性时变系统 [15][17] MIT Cheetah 3 MPC实现 - 控制框架： - 摆动腿采用PD+前馈控制，前馈力矩由单腿动力学模型计算得出（公式1-2） - 支撑腿通过MPC优化足端力，经力雅可比矩阵映射至关节空间 [9][12] - 性能表现：采用Convex MPC控制器实现3m/s奔跑速度，预测视界0.3-0.5秒，25-50Hz更新频率，使用qpOASES求解二次规划问题 [9][31] 关键技术细节 - 参考轨迹生成：基于操作指令构建0.3-0.5秒短时参考轨迹，包含速度/位置/偏航角参数，落足点计算考虑质心速度与支撑时间（公式33） [22][23] - 力约束条件：设置z向力上下限（公式22）及摩擦锥约束（公式23-24），采用方形金字塔近似简化计算 [20][21] - 优化问题重构：通过状态浓缩技术减小QP问题规模，消除零变量提升求解效率，Hessian矩阵计算仅依赖腿数与预测长度（公式28-31） [26][29]