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钛虎机器人攻克关节技术,助力具身智能发展

2025-04-05 09:55   来源:中国广告网阅读量:6006   会员投稿    

钛虎机器人成功攻克关节技术难关,为具身智能发展注入强劲动力

在人形机器人技术领域,硬件层面的挑战重重。尤其是关节部件,成本占比高,性能要求严苛。轻量化设计、高扭矩密度以及良好的冷却散热系统,是打造高性能人形机器人的关键要素,而关节寿命更是决定机器人整体寿命的重要因素。采用谐波减速器等技术,有望在长期内降低成本并提升性能。

2025 年 3 月 13 日,在第三届具身智能机器人产业发展论坛上,钛虎机器人产品及生态负责人谌威指出,人形机器人行业的发展需要全面解决方案,而非简单的产品拼凑。未来机器人将具备多场景、多形态特征,需要专业服务商进行运营和维护。随着技术进步,关节等核心部件性能会不断提升,成本也将逐渐降低,为人形机器人的广泛应用筑牢根基。

钛虎机器人成立于 2020 年,专注为具身智能和通用自动化领域客户提供优质底层软硬件解决方案,拥有全栈产品设计、研发、生产制造能力,业务涵盖关节、灵巧手、人形机器人等。在探索机器人形态的过程中,团队发现,要使人形机器人在高精度作业或危险环境中广泛应用,硬件瓶颈亟待突破。当下人形机器人的关节部件成本占比极高,接近甚至超过 60%,且关节需满足诸多关键参数,比如提升扭矩密度以实现奔跑等复杂动作。为实现高爆发性能下的整机轻量化,让机器人形态更接近人类,同时解决冷却散热问题,钛虎机器人下足功夫。因为关节在运动、震荡及大电流环境下易过热,实际应用中常出现工作 10 至 20 分钟就得暂停冷却 1 至 2 分钟的情况,且关节寿命需达数万小时,才能保证机器人整体寿命。

钛虎机器人的轻量化关节模组以谐波减速器为核心。他们认为行星减速器成本及上限相对固定,而谐波减速器未来降本潜力和性能提升空间巨大,预估可达 5 至 10 倍。团队专注前沿技术突破,而非简单组合现有产品来降低成本,旨在通过产业与技术迭代,让昂贵产品变得经济实惠。关节结构与传统汽车电机产品类似,由电机、减速器、编码器、驱动器及刹车等组成。在优化过程中,团队注重细节,将分散器件整合为带中空走线孔的紧凑圆柱体。这一设计十分关键,因为关节应用广泛,在服务机器人、工业自动化、汽车与航空等领域,中空走线需求常见,所以中空走线孔的设计与优化一直是公司研发迭代的重点。

关节内部结构复杂程度远超电池系统。钛虎机器人研发了多种防水关节版本,以及探测深度可达 800 米的水下机械臂。关节具有高负载自重比,如直径近 170 毫米的关节,单位臂长能承受 40 至 50 公斤的摆动重量。基于关节技术研发,团队推出超轻量化桌面级机械臂,自重仅 2 公斤,却能承载 1 公斤负载,可应对特殊应用场景。此外,在灵巧手产品方面,目前自由度为 6 个,距离真正实用化还有很长的路要走。团队正在探索提升自由度,如研发 17 个或更高自由度的灵巧手,但面临在有限空间集成多个电机、减速器及磁编码器带来的电磁干扰问题,且应用场景对灵巧手成功率要求严格。

相比传统伺服电机组合,钛虎机器人的关节在输出能力相同的情况下,体积可缩减至原来的三分之一。这带来两大显著影响:设备轻量化程度可能减半;相同体积下,设备自由度可提升至原来的两到三倍。自由度提升,意味着供应链和生产链适配的型号数量将呈指数级增长。而且,虽然当前关节成本相较于伺服电机还有差距,但最终因用料减少,成本必然低于伺服电机。在特种应用领域,钛虎机器人的关节展现出广泛应用潜力,从深海机械臂、核工业管道多轴场景,到火箭、导弹等高端领域,以及出行领域的汽车底盘、飞机旋翼、低空飞行器等,甚至在人形机器人领域,都能批量提供关节。团队还有快速开发软件平台,能像搭积木一样搭建关节和机械臂结构件。

关节由驱动、传动及传感三大要素构成,其性能差异主要源于减速器类型,如行星减速器、谐波减速器、行星滚柱丝杠或蜗轮蜗杆结构等。宇树机器人多采用行星减速器方案,具有高效能、快速响应和强大运动能力。而钛虎机器人采用的谐波减速器方案,优势在于轻量化、高精度,发热控制仅为行星方案的四分之一,团队认为该方案是未来作业型机器人的必备选择。不过,目前各种方案并行发展,会根据客户应用场景不同而适配。

Figure AI 近期发布的 Helix 模型,可视为具身智能的 ChatGPT1.0 时代。国内已出现类似架构模型,部分方面甚至领先。预计今年或明年,真正 ChatGPT 级别的具身智能模型,甚至可能是 DeepSeek 级别的模型将会诞生。在硬件和软件层面,国内优势明显,主要得益于产业链快速发展,国外机器人研究获取硬件到开展研究的周期比国内长三到五倍。

未来全新产业链将细分五个关键部分。能源板块关乎提升能量密度,解决当前机器人续航仅一至两小时的问题;关节层面要提高良品率,实现大规模生产;感知层面包括激光雷达、相机、传感器及触觉力传感器等,对机器人感知与交互能力至关重要;算力层面,端侧推理算力需求不高,国内机会众多;最后,未来机器人多场景、多形态的特点,决定了专业机器人服务商在运营单一场景中的关键作用,他们拥有数据资源、运维能力及迭代升级能力,这是机器人厂商难以触及却又不可或缺的领域。

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