传感器专题研究：人形机器人感知交互基础，重视技术路线变化及产业进展

传感器：人形机器人感知交互基础，重视技术路线变化及产业进展 【华西机械团队】分析师：黄瑞连SAC NO：S1120524030001邮箱：huangrl@hx168.com.cn 分析师：石城SAC NO：S1120524080001邮箱：shicheng@hx168.com.cn 2025年2月 核心观点 传感器：人形机器人感知交互基础，重视技术路线变化及产业进展。人形机器人传感器主要分布于传感系统，常见的类型包括视觉、触觉、听觉传感器，嗅觉和味觉传感器可能在人形机器人特定应用场景中应用。目前六维力传感器、激光雷达、柔性电子皮肤、高性能惯性测量单元（IMU）及力控扭矩传感器等在该领域具有较高的技术价值和市场潜力。我们按照不同功能，将人形机器人的传感器分为视觉听觉、力及触觉、编码器及惯性。据CSDN，2030年人形机器人的零部件价值量，力传感器+IMU占比达到13%。各类传感器中，力及力矩传感器价值链占比较大。 多类型传感器：力及触觉传感器高价值量，国内企业进展加速；其他环节老玩家的新进展。1）视觉及听觉传感器：在人形机器人领域，3D视觉感知技术可以让机器人获得更加准确的外部环境信息，降低误差，帮助机器人快速地进行各种动作反应。听觉领域，多采用麦克风阵列，麦克风阵列常采用多个麦克风分布在三维空间，对空间中信号的不同方向和方位的立体感知能力有所提升。2）力/力觉及触觉传感器：力/力矩传感器价值量较大，且六维力传感器技术壁垒较高，目前ATI占据了最高的市场份额。国内企业如宇立仪器、坤维科技、蓝点触控等正在积极开拓六维力传感器市场。电子皮肤领域，处于发展提速的阶段，难度较大且与其他传感器的交互存在较高壁垒。皮肤及灵巧手终端的触觉，将一直是技术及产业迭代的主要方向。3）惯性传感器：国内IMU行业玩家相对固定，且IMU结构相对成熟，目前机器人企业的IMU方案仍存在不确定性，建议此环节持续关注老玩家的新进展，以及关注机器人企业的IMU方案进展。 投资建议：目前人形机器人的发展提速，国内外厂商开展了军备竞赛，传感器作为人形机器人必不可少的部件，有望需求迎来较快增长，且技术路线有望持续迭代，国内技术实力较强的企业有望迎来快速发展。人形机器人的传感器，包括视觉、听觉、力觉及触觉、惯性传感器等。1）视觉传感器：受益标的包括深耕3D视觉传感器的奥比中光，以及机器视觉领域领先的凌云光、奥普特等。2）听觉传感器：受益标的包括国内麦克风领域领先的敏芯股份邓。3）力/力矩传感器：受益标的包括平台型传感器龙头柯力传感、六维力传感器有进展的安培龙、东华测试、凌云股份等。4）触觉传感器：作为应用广泛且难度较大的环节，相关企业尚处于研发阶段，受益标的包括汉威科技、福莱新材、日盈电子等。5）惯性传感器：用途及产品形态相对成熟，建议关注具备陀螺仪芯片设计能力的龙头芯动联科，受益标的包括发布机器人IMU新产品的华依科技等。 风险提示：行业开拓及应用进展不及预期的风险；传感器技术难度大且路线多变，国内企业进展及降本不及预期的风险；行业竞争加剧的风险。 1.传感器：人形机器人感知世界的基础 传感器：人形机器人交互和感知的关键。人形机器人传感器主要分布于传感系统，常见的类型包括视觉、触觉、听觉传感器，嗅觉和味觉传感器可能在人形机器人特定应用场景中应用。目前六维力传感器、激光雷达、柔性电子皮肤、高性能惯性测量单元（IMU）及力控扭矩传感器等在该领域具有较高的技术价值和市场潜力。我们按照不同功能，将人形机器人的传感器分为视觉听觉、力及触觉、编码器及惯性传感器。 智能传感器：更适合人形机器人交互。较为常见的传感器类型有电阻应变式传感器、电容式传感器、电感式传感器、压电式传感器、压阻式传感器以及MEMS传感器等。智能传感器是融合了传感器、微处理器、信号调理模块、存储模块、ADC模块、通信模块、智能算法等软硬件为一体的微型系统，具备信号感知、信号处理、数据存储、人工智能、双向通信、数字信号输出等诸多功能。 1.传感器：人形机器人感知世界的基础 机器人传感器的分类：机器人上传感器是指机器人将对内外环境感知的物理量变换为电量输出的装置，一般分为内部传感器和外部传感器。1）内部传感器：内部传感器主要用来感知和监测机器人自身的状态参数，以调整并控制机器人的运动。2）外部传感器：用来检测机器人周边环境、目标的状态特征等，使机器人能够根据不同的环境进行自动校正和自适应调整，如避障和路线规划等。 国内外玩家技术迭代加速，对传感器的需求也逐步提升。1）TESLA：Optimusgen3，特斯拉最新发布的机器人方案中，灵巧手的自由度提升至22个，对手部传感器要求进一步提高。2）Figure：FigureAI在完全自主研发端到端机器人AI方面取得进展，在25M2发布了Helix模型。3）其他：包括国内及海外很多公司都在重点发展人形机器人，传感器是人形机器人必不可少的环节，且有望随着技术迭代而不断发展。 资料来源：《传感器在机器人领域的应用研究》，Tesla官网，Figure官网，华西证券研究所 1.传感器：人形机器人感知世界的基础 人形机器人传感器：人形机器人对感知要求较高，涵盖了视觉、力觉、听觉、触觉等方面。 传感器价值量。据CSDN，2030年人形机器人的零部件价值量，力传感器+IMU占比达到13%。各类传感器中，力及力矩传感器价值链占比较大。 资料来源：高工机器人，CSDN，华西证券研究所 2.1视觉传感器：多种路线并行，新技术仍在演绎 视觉传感器：重视3D机器视觉传感器。视觉传感器指的即是机器视觉。机器视觉可以分为3D视觉感知及2D视觉成像，在应用上，3D视觉感知技术相比2D成像技术而言也更加广泛。在人形机器人领域，3D视觉感知技术可以让机器人获得更加准确的外部环境信息，降低误差，帮助机器人快速地进行各种动作反应。 DVS相机：不同于传统图像传感器，DVS传感器仿照生物眼镜成像，且具备独特的成像机制。DVS像素阵列是并行整列，两个像素单元之间事件发生没有关联性，因此在同一时刻，可能是部分像素单元会有事件发生需要往外传输。DVS传感器尚处于发展早期的阶段，再加上其像素单元结构的复杂性，现阶段的像素阵列大小相较于传统的图像传感器要小很多。 2.1视觉传感器：多种路线并行，新技术仍在演绎 技术路线：不同厂商技术路线不同。人形机器人视觉方案目前主要以结构光、双目或多目RGB、TOF等的组合方案为主；算法基础强的厂商会采用更为简单的传感器方案，而算法相对薄弱的厂商会选择更为核心的硬件。国内大多厂商使用多传感器融合方案实现环境感知。 资料来源：人形机器人洞察研究，《基于TOF深度相机的未知弱光环境感知平台设计实现》，CSDN，华西证券研究所 2.2听觉传感器：技术方案以麦克风为主 机器人听觉：主要基于麦克风阵列。机器人听力系统，最基本的两个方面，一是自动语音识别，二是声源定位（本质是从所获得的信号中提取目标的位置信息）。对于声源定位，传感器阵列主要是麦克风阵列。MEMS麦克风正逐步成为主流的技术方案。 麦克风阵列：相较于单一传感器，麦克风阵列可以提供高质量的信号。麦克风阵列常采用多个麦克风分布在三维空间，对空间中信号的不同方向和方位的立体感知能力有所提升。麦克风数量一般超过2个，消费级麦克风阵列一般不超过8个。 2.3重点公司—奥比中光：3D视觉领先企业，机器人助力腾飞 奥比中光：公司主要产品包括3D视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备。公司持续拓展新的3D视觉感知产品系列，在生物识别、机器人、三维扫描、AIoT、工业三维测量等领域实现了多项商业应用，已成为全球3D视觉传感器重要供应商之一。公司全面布局结构光、iToF、dToF、双目、Lidar、工业三维测量六大3D视觉感知技术，可对不同路线的技术进行借鉴、相互促进，拥有对3D视觉感知技术的深刻理解和融合创新能力。 2.3重点公司—敏芯股份：MEMS全产业链布局，声学领域成熟 敏芯股份：主要产品线包括MEMS麦克风、MEMS压力传感器和MEMS惯性传感器。在MEMS麦克风领域，公司的产品应用较为广泛，主要包括智能手机、笔记本电脑、智能家居、可穿戴设备等多个系列。公司在MEMS传感器的芯片设计、封装和测试等各方面都有技术积累，并且在麦克风领域打下了坚实的技术和市场基础。根据公司招股书，使用公司产品的品牌包括华为、传音、小米、百度、阿里巴巴、联想、索尼、LG等。经过多年的研发投入，公司完成了MEMS传感器芯片设计、晶圆制造、封装和测试等各生产环节的基础研究工作和核心技术积累，并帮助国内厂商开发了MEMS制造工艺，搭建起本土化的MEMS生产体系。 3.1力传感器：机器人的力控核心 力传感器的作用。通过力反馈，机器人可以实时感知与环境之间的接触力，并调整动作以适应；通过力控制，机器人可以运用这些力信息主动调整及做出动作。力及力矩传感器，可以让机器人在面对不同环境时候更加灵活，也可以提升机器人作业的可靠性。 力传感器的分类及原理：按测量原理分类，多维力传感器可以分为压变式、压电式、电容式、光电式等。目前应用最广的是电阻应变式多维力传感器：粘贴应变片的弹性体作为敏感元件，当受到外力作用时，弹性体发生形变并将形变传递给应变片，应变片丝栅形状的变化导致其阻值的变化，从而将所受力/力矩转换成电信号输出，具有如精度高、测量范围广、技术成熟等优点。 力传感器按照测量维度划分：一维护、三维、六维力/力矩传感器的最常见。一维力传感器适用于力的方向和作用点固定的场景，标定坐标轴为OZ轴；三维力传感器适用于力的方向随机变化，但作用点不变且与标定参考点重合的场景，可同时测量Fx、Fy、Fz三个分力；六维力传感器则适用于力的方向和作用点都在三维空间内随机变化的场景，能同时测量Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz六个分量。 3.1力传感器：机器人的力控核心 六维力传感器：六维力传感器也是维度最高的力觉传感器，它能给出最为全面的力觉信息。六维力传感器的技术难度和使用难度都比较大，对于机器人产业链和其它智能装配来说又非常重要。结构设计、标定与检测、算法设计是六维力/力矩传感器领域的三大壁垒。 六维力传感器核心参数：精度及准度是多维力传感器的核心指标。1）精度：衡量测量结果之间的重复性。在相同环境条件下，多次重复加载相同载荷后，计算得到的传感器测量值的标准差，并除以量程；2）准度：衡量测量结果与理论值的偏离程度，是多维力传感器的核心指标。进行多组多维联合加载，得到的测量值与理论值之间的标准偏差，并除以量程。准度涵盖了滞后、线性、蠕变等误差因素，更能体现产品的综合性能。 六维力传感器的结构核心部件——弹性体。弹性体是传感器中感知外部受力信息变化的载体，是多维力传感器核心部件。一体化结构（竖梁式、横梁式、十字梁式、圆柱式等）和Stewart并联结构为例，一体化结构加工难度相对较低，但在测量多维力时可能存在维间耦合等问题；Stewart并联结构理论上能更准确测量多维力，但结构复杂，加工与装配难度大。 3.1力传感器：机器人的力控核心 六维力传感器的标定：标定是加载标准值载荷，并记录传感器的对应输出原始信号，建立传感器输出信号与所受载荷之间的映射关系。六维力传感器的标定分为静态标定及动态标定，1）静态标定：是在静止工况下对传感器施加载荷，然后根据稳定时的输入输出值来进行计算矩阵标定；2）动态标定：考虑负载运动对传感器的影响，在运动状态下进行标定，多维力传感器的动态特性重要性较高。多维力传感器的动态性能指标有响应时间、超调量、固有频率、阻尼比、工作带宽等,其中最重要的是响应时间和工作带宽。 六维力传感器的解耦：六维力传感器不可避免地产生维间耦合现象，分为结构性耦合及误差性耦合。传统的应用最多的静态解耦方法是基于最小二乘法，求解标定矩阵的广义逆阵，是最广泛的解耦方法。坤维科技作为六维力传感器的领先企业，技术端积累了结构解耦（剥离其他方向的载荷）及算法解耦（直