人形機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(chǎng)商 核心競爭力的G低，一方面人形機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)品的核心競爭力；另一方面，人形機器人具有G度復雜的結構和功能需求，且每個(gè)人形 機器人項目在設計、性能和應用方面都有其d特之處，一般通用控制器很難滿(mǎn)足這些特定需 求。

本田 ASIMO

控制計算機放置在軀體里，由四個(gè)運行著(zhù) VxWorks 實(shí)時(shí)操作系統的處理器構成，分別控制手、腿、關(guān)節、視覺(jué)，與輸入輸出控制板之間通過(guò)總線(xiàn)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。模型預測控制 器（MPC）使用機器人動(dòng)力學(xué)模型來(lái)預測機器人未來(lái)的動(dòng)作，優(yōu)化行為，隨時(shí) 間推移產(chǎn)生佳動(dòng)作。

歐洲 ICUB

動(dòng)作指定并非基于系統本身，而是遠端控制，使用名為 ARCHER 的學(xué)習型算法體系。用一臺相機捕獲并處理標的圖像，對失敗的嘗試分析，并找出佳的 射擊角度、軌跡等。

法國 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，可以獲得G 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，這能夠令其表現和各類(lèi)識別系統更加智能。 為了擴展其應用實(shí)現，廠(chǎng)商也公開(kāi)發(fā)布了 SDK，開(kāi)發(fā)者可個(gè)性化設定。

軟銀 Nao

使用網(wǎng)線(xiàn)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，運行一個(gè) Linux 內核，并支持廠(chǎng)商自行研制的專(zhuān)有中間件 （NAOqi）。第二個(gè) CPU，位于機器人軀干內。

特斯拉 Optimus

特斯拉采用與 Autopilot 相同的算法框架，通過(guò)自動(dòng)標注（Auto Labeling）、 仿真(Simulation)和數據引擎（Data Engine）形成訓練數據用以訓練 Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，使特斯拉人形機器人能夠做到損傷控制、感知周?chē)�環(huán)境、自主 規劃行動(dòng)路徑、直立行走并保持相對平衡等功能。

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

隨著(zhù)國內企業(yè)加速布局，國內產(chǎn)品已經(jīng)能夠滿(mǎn)足各種復雜運動(dòng)控制需求，并且在精度、 穩定性和可靠性等方面達到了較G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)驗積 累以及場(chǎng)景的驗證，導致國內外控制器差距主要集中于軟件算法。在人形機器人L域，控制 器與人形機器人的適配性仍處于持續的驗證過(guò)程中，國內外控制器廠(chǎng)商處于同一起跑線(xiàn)上， 因此，國產(chǎn)控制器有望在人形機器人L域完成軟件算法的優(yōu)化與積累，補齊軟件短板。