具身智能技术融合
思瀚产业研究院    2025-10-20

具身智能的核心诉求在于让智能体通过物理载体与真实环境实现“感知-决策-行动”的闭环协同，而协作机器人作为具身智能在工业、服务等领域的核心物理载体，其能否精准理解环境、灵活适配任务、安全协同人类，完全依赖于其底层技术的支撑。

其中，运动控制算法、力控算法、多模态感知技术，是协作机器人核心三大底层技术。运动控制算法决定了其运动的准确性与流畅性，力控算法决定了协作机器人行动的精度与柔性，多模态感知技术则赋予了其感知环境的广度与深度，三者的深度融合不仅满足了具身智能对“物理交互”的基础要求，更推动协作机器人从“程序化执行”向“自主化决策”演进，构筑起具身智能落地的核心技术底座。

1. 运动控制算法：具身智能物理行动的“基石”

具身智能的“行动闭环”首先依赖于协作机器人实现精准、稳定、灵活的运动控制。运动控制算法通过对机械臂关节电机的精确调控，将上层决策转化为符合任务要求的轨迹与动作，是协作机器人完成各类物理操作的前提。现代协作机器人的运动控制算法通过融合轨迹规划、动力学建模与运动优化技术，实现了“高精度、高响应、高柔性”的运动能力，成为具身智能物理载体的“行动骨架”。轨迹规划是运动控制的核心环节，负责根据任务需求生成机械臂各关节的运动轨迹。

针对具身智能的动态场景需求，主流算法可分为“关节空间规划”与“笛卡尔空间规划”两类。关节空间规划直接在关节角度空间内生成轨迹，通过多项式插值、样条曲线等方式，确保关节运动的平滑性与连续性。例如在协作机器人搬运工件时，该算法能避免关节启停时的冲击，保障运动稳定性；

笛卡尔空间规划则在三维直角坐标系内规划末端执行器的运动轨迹，可精确控制末端的位置、姿态与运动速度，如在精密装配中，能让机械臂末端按照预设的直线或圆弧轨迹精准移动，满足“毫米级”的操作精度要求。此外，为适配具身智能的动态环境，在线轨迹重规划算法应运而生：当多模态感知系统检测到环境障碍（如突然出现的工人或障碍物）时，算法可在毫秒级时间内重新计算避障轨迹，无需中断任务即可完成路径调整，这一动态响应能力正是具身智能应对复杂环境的关键。

协作机器人的机械臂通常由多个关节组成，多轴协同控制算法通过同步调控各关节的运动节奏，实现复杂的整体动作。例如在拧螺丝任务中，需要机械臂末端同时完成“平移靠近”与“旋转拧紧”两个动作，多轴协同算法通过协调各关节的运动速度与相位，确保两个动作同步衔接；在人机协作场景中，该算法能根据人类的动作速度实时调整机械臂的运动节奏，实现人机同频的柔性配合。这种多维度动作协调能力，让协作机器人能够完成类似人类肢体的复杂操作，是具身智能拟人化行动的核心支撑。

2. 力控算法：具身智能物理交互的“执行中枢”

具身智能强调通过身体感知世界，而协作机器人与物理世界的直接交互载体是机械臂的末端执行器，力控算法则是确保这一交互“精准、安全、柔性”的核心技术。传统工业机器人依赖位置控制，仅能按照预设轨迹运动，无法应对环境中的微小变量，而力控算法通过实时感知和调节机械臂与环境、工件、人类之间的接触力，让协作机器人具备了类似人类肢体的触觉反馈与自适应调节能力。

从技术原理来看，协作机器人的力控算法主要分为“阻抗控制”“力/位混合控制”“自适应力控制”三大类，分别对应具身智能在不同交互场景下的需求。阻抗控制通过建立机械臂末端的刚度模型，模拟人类肌肉的弹性特性--例如在电子元件装配中，当机械臂接触到电路板时，阻抗控制会自动降低末端刚度，避免因用力过大损坏元件，这种柔性响应正是具身智能对物理交互的核心要求；

力/位混合控制则在复杂任务中实现力与位置的协同调节，比如在汽车座椅安装过程中，机械臂需要精准控制螺栓的拧紧位置（位置控制），同时严格把控拧紧力矩（力控制），算法通过实时融合位置参数与力传感器数据，确保两个维度的参数同步达标，实现到位且精准的交互效果；自适应力控制则针对动态变化的场景，通过机器学习实时调整力控参数—在水果采摘中，不同成熟度的果实硬度存在差异，算法能根据第一次接触的力反馈，自动适配后续采摘的力度，这种自主适配能力直接呼应了具身智能的“环境交互智能化”诉求。

3. 多模态感知技术：具身智能环境认知的“感知网络”

具身智能的前提是理解环境，而协作机器人对环境的认知依赖于多模态感知技术构建的全方位感知网络。与单一传感器相比，多模态感知通过融合视觉、触觉、听觉、力觉、位置等多维度传感数据，让协作机器人像人类一样综合判断环境信息，从而突破单一感知的局限性，为上层 AI 决策提供全面、可靠的输入。感知技术一直以来是机器人产品接受外部信息的方法手段，是实现机器人产品与人、环境、设备间交互的核心技术领域之一。

区别于传统工业机器人，由于通常协作机器人的使用环境更为复杂，与人互动的需求更高，如何使机器人产品在交互方面更符合人的自然交互习惯将成为行业技术发展的重要课题。这就意味将更多更新的技术融合在协作机器人产品的感知技术领域中，以便尽可能全面的接受信息。单一模态的感知存在天然局限性，视觉感知易受光照、遮挡影响，力觉感知难以识别非接触式的环境变化，而多模态数据融合技术通过算法将不同传感器的信息进行互补、校正、整合，大幅提升感知的可靠性与准确性。

在协作机器人的技术架构中，多模态融合分为“数据层融合”“特征层融合”“决策层融合”三个层次：数据层融合直接对原始传感数据进行整合，例如将 3D 视觉的点云数据与力传感器的实时力数据进行时空对齐；特征层融合则从各模态数据中提取关键特征（如视觉的形状特征、力觉的力度特征），通过神经网络进行特征匹配；决策层融合则基于各模态的独立决策结果，通过投票、加权等方式输出最终认知结论。

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