今天分享人形機械人系列深度研究報告：人形機械人專題 人形機械人專題、軟體系統
報告製作人：浙商**）。
專題報告**：人工智慧學院
1.1 ROS平台
ROS開源軟體平台用於機械人開發。 開源平台通過建立開發者社群、聚集使用者協作、提供可復用模組等方式，構建活躍而廣泛的生態系統，有利於提高開發效率。 在機械人開發領域，廣泛使用的開源平台是ROS。 ROS是Robot Operating System的縮寫，其主要目標是為機械人研發的復用提供支援。 ROS 最初誕生於 2007 年，是斯坦福人工智慧實驗室 Stair（斯坦福人工智慧 Ligence 機械人）專案的一部分，於 2010 年由 WillowGarage 首次發布，並由開源機械人公司 （OSRC） 管理。 2022 年 12 月，從 Google X 分拆出來的機械人公司 Intelrinsic 收購了 OSRC，以及 OSRC 在新加坡成立的獨立公司 OSRC-SG。
提高機械人開發效率。 ROS 擁有龐大的全球社群，10 多年來，ROS 專案已經形成了乙個龐大的軟體生態系統。 乙個由數百萬開發人員和使用者組成的全球社群使用 ROS 來開發機械人技術、為 ROS 做出貢獻並改進軟體。 ROS在工業和研究領域得到廣泛應用，在機械人教學領域也被用作基礎技術。 僅在自主移動機械人（AMR）領域，ROS就幫助創造了數十億美元的價值。 ROS 提供了開發所需的工具、庫和功能，使開發人員能夠將更多時間花在開發實際應用程式上。 ROS的誕生加速了機械人技術的發展，降低了機械人軟體開發的門檻和時間。
ROS的目標是為機械人開發提供最佳的復用支援。 ROS提供了許多與傳統作業系統相同的功能，例如硬體抽象、底層裝置控制、程序間訊息傳遞和包管理。 它還提供了獲取、編譯、編寫和跨計算機執行所需的工具和庫函式。 ROS是乙個分布式程序（即節點）框架，封裝在一組易於共享和發布的包和功能包中。 ROS還支援類似於倉庫的聯邦系統，也可以實現專案協作和發布。 這種設計允許在專案的開發和實施中完全獨立地做出決策（不受ROS的限制），從檔案系統到使用者介面。 同時，所有專案都可以與ROS的基礎工具整合。 為了支援共享和協作的主要目的，ROS框架還有其他幾個目標：
小型化：ROS被設計得盡可能小，因此為ROS編寫的任何內容都可以很容易地在其他機械人軟體平台上使用。 由此不可避免的結論是，ROS可以很容易地整合到其他機械人軟體平台中：ROS已經可以與OpenR**E、Orocos和Player整合。
Smart：ROS 的首選開發模型是用不依賴於 ROS 的庫函式編寫的。
獨立於語言：ROS框架可以使用任何現代程式語言輕鬆實現。 我們已經實現了Python版本，C++版本和Lisp版本。 我們還有實驗庫的 J**a 和 LUA 版本。
易於測試：ROS內建了乙個名為ROStest整合測試框架的單元，可以方便地安裝或解除安裝測試模組。
可擴充套件性：ROS可以適應大型執行時系統和大型開發流程。
1.2 開源HarmonyOS平台
HarmonyOS plus 程式碼機械人開源軟體平台。 11月17日，深圳凱巨集與樂居機械人合作的首款基於開源鴻蒙系統的專業級機械人問世，標誌著國產開源機械人系統平台取得重要進展。 深圳凱鴻（深圳凱鴻數字產業發展***）是一家基於OpenHarmony生態，為行業數位化、智慧型化提供基礎軟體的生態平台企業。 其產品KaihongOS是全場景智慧型連線技術底座，搭載KaihongOS標準系統開發板，具備近場感知、分布式互聯、資料標準協議、安全可信、靈活部署等KaihongOS標準系統特點，增強了對多路通用顯示介面的支援，介面型別豐富，外設擴充套件，多屏異屏顯示等功能， 可應用於包括機械人在內的多種產品，提高開發效率。
持續賦能人形機械人發展。 12月5日，另一款搭載Kaihongos的人形機械人“Kuafu”發布。 這體現了OpenHarmony在新興產業中構建生態的能力和技術創新實力，也標誌著OpenHarmony在新興產業領域又向前邁進了一步。 採用KaihongOS分布式軟匯流排技術，可方便地與外圍裝置互聯，實現多裝置組網和終端實時通訊，以及多裝置實時控制和感知。 通過識別周圍環境，連線凱鴻感測裝置，從攝像頭、溫濕度感測器、雷達感測器等裝置檢索資料，誇孚人形機械人可以更靈活、更高效地完成各種任務。
1.3 人工智慧技術有望賦能
隨著人工智慧技術的發展，現代智慧型體通常由深度網路模型驅動，特別是隨著大型語言模型（LLMs）的發展，視覺等多個感測器相結合的複雜多模態模型開始成為新一代智慧型體的趨勢。 大模型與智慧型機械人的結合有望賦予智慧型機械人多模態環境互動感知和自主學習訓練能力，實現複雜任務的自主規劃、決策和執行，協助或替代人類執行複雜任務。 目前已有關於ROS與ChatGPT結合使用的相關研究，有望進一步推動未來智慧型機械人的發展。
1.4、機械人平台加速產品落地，帶動產業鏈發展
機械人開源軟體平台可以為開發者提供一流的復用支援，提高開發效率，加速機械人在應用場景中落地，推動產業鏈發展。 包括機械人製造商和上游零部件製造商。 其中，上游零部件廠商包括減速器、控制器、感測器（機器視覺、觸覺、語音、定位導航）等執行器等。
整機生產廠家：致遠、樂居、克卜勒、傅立葉、小公尺、小鵬、捷卡、庫卡、新士達等。
感測器：歐比中光、敏信股份、韓成科技、科力感測、蘇州固德、芯動、華誼科技等
執行器：綠地諧波、雙環傳動、明志電氣、拓普集團、三花智控、秦川工具機等。
控制器：新士達、埃斯頓、華中數控等
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