中国一汽发布人形机器人专利 旨在增强机器人应对内部动态干扰的能力
在人形机器人运动控制领域，干扰问题一直是一个关键挑战。通常，干扰可被分为外部扰动与内部扰动两类。外部扰动如受到外力推搡、地面不平整等，而内部扰动则源于机器人自身运动过程中产生的非线性动力学效应。这些内部动态干扰包括但不限于关节高速运动引发的惯性耦合、电机输出扭矩波动与传动间隙带来的振动、抓取重物造成的重心变化，以及电池电量下降所导致的质量分布微调。
上述多种因素常常交织在一起，使机器人在执行任务时容易出现步态失衡，甚至摔倒。传统控制策略依赖于精确的物理建模，但在处理这类复杂且不断变化的内部动态时，往往难以达到理想的控制效果。
专利亮点：结合数据驱动与强化学习的自适应控制系统
中国一汽此次公布的专利，提出了一种融合数据驱动与强化学习的全新控制架构。该系统包含几个关键组成部分：
- 多维感知输入：系统能够实时采集关节角度、基座惯性测量单元（IMU）数据以及足端与地面之间的接触力。这些传感器数据构成了机器人感知自身状态的核心信息来源。
- 上下肢解耦控制策略：在任务执行过程中，上肢控制模块负责根据具体操作需求生成动作指令，同时进行力矩的精准控制；下肢模块则专注于行走任务的指令生成。
- 下肢自适应训练模型：这是整个系统的核心部分。下肢控制模块将包括关节角度、IMU参数、足端接触力、当前动作指令以及前一时间步的关节力矩等信息，输入至一个待训练的下肢控制模型中。
- 奖励函数引导的模型优化：系统通过设定奖励函数对模型进行持续迭代。当机器人成功应对内部干扰并保持平衡时，模型获得正向奖励；反之，则会受到负向反馈。通过大量训练，模型能够逐步学会预测并补偿这些干扰，实现稳定性随使用时间不断增强。
行业背景：从“旗小智”到工厂智能员工
此次专利的发布并非个例，而是中国一汽在人形机器人领域持续布局的最新成果。早在2025年上海国际车展上，红旗品牌便推出了名为“旗小智”的人形机器人。该机器人不仅在发布会上担任主持人，还在繁荣工厂中作为“7号员工”参与零部件分拣与物流运输，日均处理超过千件物品，表现出高度的作业稳定性和任务完成能力。
业内分析人士指出，汽车制造对人形机器人提出了严格要求，包括在狭窄空间内灵活移动、搬运重型部件，并避免任何碰撞或倾倒等风险。中国一汽此次专利的发布，正是为了应对机器人在高强度、高频率作业中因自身运动引发的不稳定性问题，为总装、物流等关键生产环节的机器人规模化应用提供了强有力的技术支撑。