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机器人行业研究:机器人行业系列三:传感器-外界互动的必备感知

机械设备2025-01-21满在朋、倪赵义国金证券乐***
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机器人行业研究:机器人行业系列三:传感器-外界互动的必备感知

传感器是机器人与外界感知的桥梁,看好视觉、力觉、触觉三个方向 机器人智能化的提升在于感知能力的提升,传感器是感知层面核心部件。人形机器人主要感知维度来自于力觉、惯性、触觉、视觉、速度/位置这五大方面,我们结合产品壁垒、行业格局、产业进展程度后,认为视觉、力觉、触觉是未来人形机器人传感器领域值得重点关注的三个细分方向。 视觉-机器之“眼”,软硬皆为壁垒,国内厂商差异竞争 3D视觉传感器具有精度高、信息量大、集成度高等多个优势,适用于复杂、精密的识别,更有望成为未来人形机器人的主流方案。1)产业进展尚早:目前主流机器人厂商在视觉方案领域各不相同,尚处于前期阶段,如波士顿动力Atlas、特斯拉Optimus、小米CyberOne、优必选WalkersX选择方案分别为TOF深度相机方案、多目摄像头、深度视觉模组和多目视觉传感器四类不同方案,产业方案尚未形成统一。2)壁垒:3D视觉传感器在软件、硬件均有较高要求。3D视觉传感器的核心指标为深度分辨率、精度等,实现高性能的3D视觉传感器要求对于硬件的芯片设计、软件的算法研发等均提出较高要求。3)格局:海外头部厂商苹果、微软在3D视觉传感器领域技术领先、算法优势强;国内部分厂商通过攻克芯片、关键元器件等环节实现差异竞争,在部分技术指标(如分辨率、精度、功耗等)已经超过海外头部厂商,未来有望打入人形机器人产业链。 力觉-高壁垒、高价值,机器人灵活操作的核心 我们判断人形机器人的手腕、脚踝处需六维力矩传感器、其他关节预计使用关节扭矩传感器。1)产业进展:从特斯拉AI day的技术路线来看,末端执行机构对于精度要求更高,预计使用六维力矩传感器;其他关节对于里的感知相对简单,预计单维力矩传感器即可满足要求;2)壁垒高:维度越多的力矩传感器生产壁垒越高,六维力矩传感器的壁垒在于核心材料应变片的质量、生产工艺、检测设备等环节;3)价值量大:由于六维力矩传感器较高的人工成本、材料成本,目前单个产品价值量较高,根据ATI官网,该公司六维力矩传感器的价格在4000-8000美元之间;4)格局:海外厂商性能优异,先发优势强。六维力矩传感器海外龙头为ATI厂商,技术水平领先,而国内多数厂商尚未形成大规模收入,部分国产厂商在多维力矩传感器领域进展顺利,后续有望进入人形机器人产业链。 触觉-机器之“肤”,实现精细交互 电子皮肤是机器人触觉实现精细交互的关键技术,视觉+触觉的方案技术指标更优、有望成为未来的主流方案。 1)产业进展:23年12月特斯拉OptimusGen2实现抓鸡蛋动作,国内厂商帕西尼新一代灵巧手具有近1千个触觉传感器,大大提升操作精度;从技术路径来看,帕西尼的触觉结合视觉的方案技术指标更优、成本更低,有望成为未来触觉的主流方案。2)壁垒:电子皮肤的壁垒主要在材料和算法;电子皮肤敏感材料制造难度大、生产成本高;从软件来看,算法对于传感器的处理结果精确度起到重要意义,软硬件缺一不可。3)格局:目前行业头部厂商主要以外国品牌为主,国内部分厂商技术相对领先。 投资建议 我们看好人形机器人产业逐渐落地后带来传感器需求提升,相关产业链标的有望受益。 风险提示 人形机器人商业化落地不及预期、机器人传感器技术路线发生变化。 一、传感器:机器人感知世界的桥梁 1.1机器人的智能化在于感知层能力提升 传感器是能接收到被测量对象信息,并将该信息转换为电信号或其他所需信号类型,是获取环境、设备信息的主要手段。机器人的核心在于其感知和认知层面的提升,传感器是感知层面核心部件。 与传统工业机器人相比,人形机器人的传感器除了需满足传统机器人需求的电流传感器、温度传感器之外,还有一些价值量较高、对于性能提升较为关键的传感器,包括力传感器、电子皮肤、视觉传感器、惯性传感器等。 机器人的传感器可以根据监测目标的不同被划分为两类:内部传感器和外部传感器。 内部传感器主要用于检测机器人本身的状态(如位置、手臂间角度)的传感器,具体包括位置传感器、速度传感器、惯性测量单元(IMU)以及力/力矩传感器。 外部传感器主要通过视觉、听觉和触觉等感官系统和外界实现信息交互,用于检测机器人所处的环境(如距物体距离)及状况(如抓取的物体是否滑落)的传感器,具体包括视觉传感器、语音识别系统、红外传感器和压力传感器。 图表1:具身智能机器人的核心在于感知层、认知层 图表2:机器人用传感器分类 1.2力觉、视觉、触觉传感器为重点关注方向 具身智能机器人是指将AI融入机器人物理实体,赋予它们像人一样感知、学习和与环境动态交互的能力。具身智能机器人根据其功能和应用场景,配备了多种类型的传感器,包括视觉传感器(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、红外传感器等)、听觉传感器(如麦克风)、嗅觉传感器(如气味传感器)、触觉传感器(包括力传感器)、编码器、IMU等,以实现感知和分析外部环境并进行自身状态反应,实现复杂的交互和操作任务。 图表3:人形机器人传感器的主要类型 结合行业进展、产业趋势,我们建议重点关注视觉、力觉、触觉三个方向。 二、视觉:机器人之“眼”,捕捉信息的关键 2.1机器人的主流方案为3D视觉,打开视觉传感器新空间 视觉方案主要分为2D视觉和3D视觉:1)2D视觉:通过2D相机分析灰度或彩色图像中的像素灰度特征获取目标中的有用信息,识别纹理形状。容易受到光照影响,且无法实现三维精准测量。2)3D视觉:精度更高、信息量更大(三维图像)、集成度更高,适用于更加复杂、精密的识别、检测需求。 机器人的视觉感知属于高度集成的模组方案,对于体积、成本、精准度都有较高要求,因此3D视觉高度集成、体积小、精度高的优势更适合机器人的场景。 图表4:机器人视觉感知由芯片、算法、传感器影响 图表5:机器人视觉感知向3D化发展 全球3D视觉传感器市场空间超150亿美元,机器人有望进一步打开行业天花板。根据Yole数据,2019年全球3D视觉感知市场规模为50亿美元,且随着机器人、汽车自动驾驶等下游需求扩张,市场规模将快速发展,预计在2025年达到150亿美元,2019-2025年复合增长率约为20%,随着人形机器人产业进展持续落地,中长期3D传感器的市场需求有望被进一步打开。 图表6:2025年全球3D视觉感知市场规模将达150亿美元 2.2机器人3D视觉方案较多,奥比中光是国内3D视觉头部厂商 根据奥比中光官网,目前主流的3D视觉的方案包括这四种:单目结构光、TOF、双目结构光、激光三角测量等。 图表7:主流机器视觉传感方式 图表8:主流传感器的感知方式 目前主流机器人厂商的视觉方案各不相同。其中波士顿动力Atlas选择的是TOF深度相机方案,特斯拉Optimus选择多目摄像头方案,小米CyberOne采用深度视觉模组,优必选WalkersX采用多目视觉传感器。 图表9:主流人形机器人厂商视觉传感方案 3D视觉传感器的性能由芯片、算法、传感器模组影响。从硬件端来看,壁垒在于感光芯片、多传感器融合模组设计以及生产中标定、对齐等工艺把控。从软件端来看,3D视觉传感器对于算法研发、光学系统等有较高要求。 从性能表现来看,壁垒在于精度、视角、测量范围、分辨率: 深度分辨率:代表每一帧图像深度数据点数,分辨率越高细节越优; 深度帧率:帧率越高,动态场景支持越好。 视场角/测量范围:视场角/测量范围越大覆盖场景范围越大。 精度:体现3D测量数据值与真实值之间的差异。 功耗:同性能下,功耗越低适配性越好。 从性能指标来看,国内头部厂商奥比中光在部分指标(如:分辨率、精度和功耗等)已经对标、甚至超过海外竞争对手,有望引领国产厂商实现替代。 图表10:主流厂商短距离3D视觉传感器性能对比 图表11:主流厂商长距离3D视觉传感器性能对比 2.3海外头部厂商地位领先,国产逐渐打开市场 海外头部厂商先发优势明显,国内厂商多技术布局、通过芯片自研逐渐打开市场。海外头部3D视觉传感器厂商通过芯片自制、自身产品依托,业务规模较大,国内代表公司奥比中光等通过自研芯片,实现3D视觉传感器部分技术指标逐渐接近海外龙头厂商,未来有望实现国产替代。 图表12:主流视觉传感器厂商梳理 三、力觉:高壁垒、高价值,机器人精确、灵活操作的核心 3.1力控在人形机器人担任什么角色? 力控能够感知力量并具有实时控制能力,实现高度灵活和精确的操作。传统工业机器人(如生产机械臂)通过简单的位置控制实现机器人动作,如机器人沿着事先规划好的轨迹在封闭、确认的空间中运动,或可配合简单的视觉系统反馈,使得位置控制的机器人具备基础适应外界可变环境的能力,但位置控制无法完全适应需要末端执行器力控制的场景。 图表13:运动控制系统包括控制器、驱动、执行器、运动反馈单元 力控的引入能够让机器人实现精准的柔顺控制。力觉的引入能够让机器人作业时实现对于外界信息变化的感知。以坤维科技的六维力矩传感器应用场景为例,能够根据实际的环境调整力的大小,实现高精度操作,如恒力抛光、轨迹贴合等。 图表14:力控是实现曲面打磨等高精操作的重要技术 图表15:机械化工作和仿人化控制的区别 3.2人形机器人的不同关节需要哪类力矩传感器? 从人形机器人的工作原理来看,我们判断未来人形机器人的手腕、脚踝环节需六维力矩传感器、其他关节可以适用关节扭矩传感器。 1)末端执行机构(手部、脚部)---六维力矩传感器:由于人形机器人末端执行机构主要为手部和脚部,执行的过程中力臂在几十到几百毫米之间,力臂较大且属于随机变化;而对于这两类环节的力也要求实现精确处理,因此这两类关节所受的力并非简单的一维、三维力,我们判断这个关节需要适用六维力矩传感器。 2)其他关节---关节扭矩传感器:特斯拉人形机器人旋转执行机构类似协作机器人关节,而线性执行机构也通过滚珠丝杠完成直线运动,整体对于力的感知相对简单,我们预计其他关节需单轴力矩传感器。 图表16:人型机器人力矩传感器应用场景 从检测原理来看,电阻应变式传感器综合性能更优。 电阻应变式传感器原理:电阻应变式多维力/力矩传感器一般选用金属丝或应变片作为敏元件。在外力的作用下,通过改变金属丝的形状实现其阻值的变化,从而将力/力矩转换为电量输出。该类传感器是目前国内外应用最多、技术最成熟的一种多维力/力矩传感器,在人型机器人及其他领域广泛应用。 图表17:常见无耦合型传感器结构框图 从检测方法来看,电阻应变式、电容式两类检测模式优势明显。力传感器可分为电阻式、电容式、电感式,光电式等。电阻应变式、电容式两类检测模式优势明显,有望在人形机器人中得到应用。 图表18:力传感器不同检测方法优缺点对比 硅/金属箔电阻应变传感器性能更优秀。从不同类型的力矩传感器在稳定性、刚度、动态特性、成本与信噪比五个维度的比较后,硅/金属箔电阻应变式传感器在稳定性、刚度、信噪比等多个方面具有优势,有望在人形机器人中得到应用。 图表19:硅/箔电阻应变式传感器具有更强的综合性能 从感知维度来看,力传感器主要感知一维、三维、六维力 从力传感器的感知维度来看,力矩传感器可以分为一维到六维,测量维度的数量越多,产品难度越大、档次越高;从主流的传感器的测量维度来看,一、三、六维力矩为常见产品的,二、五维力矩传感器相对较少: 一维力传感器:标定坐标轴为OZ轴,如果被测量力F的方向能完全与0Z轴重合,那么此时用一维力传感器就能完成测量任务;比如称重传感器,只能测量垂直于地面的力,就属于一维力矩传感器。 三维力传感器:力F的作用点P始终与传感器的标定参考点O保持重合,力F的方向在三维空间中随机变化,这种情况下用三维力传感就能完成测量任务,它可以同时测量Fx、Fy、Fz这三个F的分力。 六维力传感器:空间中任意方向的力F,其作用点P不与传感器标定参考点重合且随机变化,这种情况下就需要选用六维力传感器来完成测量任务,同时测量Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz六个分量。六维力传感器内部的算法,可以实现解耦各个方向的力和力矩的干扰,使