人形機(jī)器人控制器通常由本體企業(yè)自主研發(fā)，控制器的優(yōu)劣某種程度上可以反映出廠商 核心競(jìng)爭(zhēng)力的高低，一方面人形機(jī)器人控制器搭載了很多核心的軟件算法，這些軟件算法屬 于產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，人形機(jī)器人具有高度復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和功能需求，且每個(gè)人形 機(jī)器人項(xiàng)目在設(shè)計(jì)、性能和應(yīng)用方面都有其獨(dú)特之處，一般通用控制器很難滿足這些特定需 求。

本田 ASIMO

控制計(jì)算機(jī)放置在軀體里，由四個(gè)運(yùn)行著 VxWorks 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的處理器構(gòu)成，分別控制手、腿、關(guān)節(jié)、視覺(jué)，與輸入輸出控制板之間通過(guò)總線連接。

波士頓 Atlas

使用集成 IMU、聯(lián)合位置和力傳感器來(lái)控制自身的肢體動(dòng)作。模型預(yù)測(cè)控制 器（MPC）使用機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器人未來(lái)的動(dòng)作，優(yōu)化行為，隨時(shí) 間推移產(chǎn)生最佳動(dòng)作。

歐洲 ICUB

動(dòng)作指定并非基于系統(tǒng)本身，而是遠(yuǎn)端控制，使用名為 ARCHER 的學(xué)習(xí)型算法體系。用一臺(tái)相機(jī)捕獲并處理標(biāo)的圖像，對(duì)失敗的嘗試分析，并找出最佳的 射擊角度、軌跡等。

法國(guó) ROMEO

在基于 LPPA 所制作的控制圖表功能上，提出了中心控制，架構(gòu)，可以獲得高 質(zhì)量的被動(dòng)步態(tài)模式。

軟銀 Pepper

支持通過(guò) Wi-Fi 接入云端服務(wù)器，這能夠令其表現(xiàn)和各類識(shí)別系統(tǒng)更加智能。 為了擴(kuò)展其應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，廠商也公開(kāi)發(fā)布了 SDK，開(kāi)發(fā)者可個(gè)性化設(shè)定。

軟銀 Nao

使用網(wǎng)線或 WIFI 連接 NAO 與電腦，并通過(guò) Mitek 智慧大腦軟件控制。一個(gè) CPU 位于頭部，運(yùn)行一個(gè) Linux 內(nèi)核，并支持廠商自行研制的專有中間件 （NAOqi）。第二個(gè) CPU，位于機(jī)器人軀干內(nèi)。

特斯拉 Optimus

特斯拉采用與 Autopilot 相同的算法框架，通過(guò)自動(dòng)標(biāo)注（Auto Labeling）、 仿真(Simulation)和數(shù)據(jù)引擎（Data Engine）形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)用以訓(xùn)練 Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使特斯拉人形機(jī)器人能夠做到損傷控制、感知周圍環(huán)境、自主 規(guī)劃行動(dòng)路徑、直立行走并保持相對(duì)平衡等功能。

其中特斯拉 Optimus 使用自研的 HW3.0AI 芯片模組，同樣實(shí)現(xiàn)了基于實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)在 CPU 小腦上的運(yùn)動(dòng)控制和 GPU 大腦上的具身智能，是目前人形機(jī)器人控制系統(tǒng)架構(gòu)中走在前 列的。

隨著國(guó)內(nèi)企業(yè)加速布局，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品已經(jīng)能夠滿足各種復(fù)雜運(yùn)動(dòng)控制需求，并且在精度、 穩(wěn)定性和可靠性等方面達(dá)到了較高的水平。但算法的迭代優(yōu)化、二次開(kāi)發(fā)需要大量的經(jīng)驗(yàn)積 累以及場(chǎng)景的驗(yàn)證，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)外控制器差距主要集中于軟件算法。在人形機(jī)器人領(lǐng)域，控制 器與人形機(jī)器人的適配性仍處于持續(xù)的驗(yàn)證過(guò)程中，國(guó)內(nèi)外控制器廠商處于同一起跑線上， 因此，國(guó)產(chǎn)控制器有望在人形機(jī)器人領(lǐng)域完成軟件算法的優(yōu)化與積累，補(bǔ)齊軟件短板。