人形機器(qi)人控制器(qi)是實現復雜運動、環境交(jiao)互和(he)任務執行的(de)(de)核心組(zu)件，其設計需兼顧實時性(xing)、魯棒(bang)性(xing)和(he)靈活性(xing)。以下是基于最新技(ji)術進(jin)展和(he)實際應(ying)用的(de)(de)控制器(qi)分類與解析：  

一、按控制方法與技術路徑分類

1.傳統(tong)控(kong)制(zhi)方法主導的控(kong)制(zhi)器  

零力矩(ju)點（ZMP）控制(zhi)器  

基于(yu)(yu)ZMP理論生成穩定步態，廣(guang)泛應用(yong)于(yu)(yu)早期雙足機器人（如本(ben)田ASIMO）。通(tong)過(guo)調整質心位置和關節(jie)角度確保動態平衡(heng)，適用(yong)于(yu)(yu)平坦地形的基礎(chu)行(xing)走，但對復雜地形適應性有限。  

動(dong)態模(mo)型控(kong)制(zhi)器  

基于牛頓-歐(ou)拉方程或拉格(ge)朗日動力學(xue)建模(mo)，結(jie)合PID反饋實現關節級(ji)精(jing)準控(kong)制(zhi)。例如，法國洛(luo)林大學(xue)的SEIKO控(kong)制(zhi)器(qi)(qi)通過柔性(xing)模(mo)型和二次規劃（QP）優化，在(zai)多觸點任務中實現間接力控(kong)，成功應用于Talos機器(qi)(qi)人的樓梯攀爬和斜坡行走。  

2.基(ji)于(yu)優化與全身協同的控制器  

模型預測控制（MPC）控制器  

預(yu)測未(wei)來有限時間內的運動(dong)狀(zhuang)態(tai)(tai)并(bing)優化控制輸入(ru)，已成為(wei)人(ren)形機器(qi)人(ren)動(dong)態(tai)(tai)行(xing)走的主流(liu)方案。例如(ru)，空(kong)客(ke)工廠演示項(xiang)目中(zhong)使用(yong)的LIPM Walking Controller，結合MPC實現HRP-4機器(qi)人(ren)的樓(lou)梯(ti)穩定攀爬，并(bing)支持(chi)步態(tai)(tai)參數動(dong)態(tai)(tai)調整。  

全身控(kong)制（WBC）系統  

整合上(shang)下身任(ren)務約束（如避障(zhang)、抓取），通(tong)過分(fen)層優化分(fen)配(pei)關節力(li)矩。香港理工大(da)學等機構(gou)提出的行(xing)為基礎模(mo)型（BFM）是(shi)典型代(dai)表，其通(tong)過大(da)規模(mo)行(xing)為數據預(yu)訓練，實(shi)現(xian)跨任(ren)務泛化能力(li)，支持(chi)零(ling)樣(yang)本適(shi)應新(xin)場景（如家庭服(fu)務與工業制造(zao)）。  

3.仿生與學習驅動的智能控制器  

仿生(sheng)控制(zhi)器  

小腦(nao)模型關節控(kong)制(zhi)器(qi)（CMAC）：模擬人類小腦(nao)的自適應學習能力(li)，在噪聲環(huan)境中表現(xian)優異，常用(yong)于動態(tai)平衡補償。  

中樞模式生成器(qi)（CPG）：模仿生物脊髓的節律控(kong)制(zhi)，生成周期(qi)性運動（如行走），但參數調優復(fu)雜，需(xu)結合反(fan)饋修正。  

基于學習的控制器  

強(qiang)化學習(xi)（RL）控(kong)(kong)制(zhi)器(qi)：通(tong)過模擬環境(jing)訓練實現復雜技能（如抗干擾恢復平(ping)衡），但泛化性差。2025年前沿進(jin)展(zhan)顯(xian)示(shi)，結合遷移(yi)學習(xi)和(he)大規模仿真，RL控(kong)(kong)制(zhi)器(qi)已接(jie)近實用水平(ping)。  

行(xing)為基(ji)礎模型(xing)（BFM）：突(tu)破傳(chuan)統控(kong)制器的任(ren)務特異(yi)性，通過無監督學習提取可復用的行(xing)為先驗。例(li)如，MaskedMimic控(kong)制器結合動作追蹤和變分自(zi)編碼器，支持多模態控(kong)制（如視(shi)頻、動作捕捉），并在Digit機器人上實(shi)現(xian)從(cong)仿真到現(xian)實(shi)的遷移。  

二、按硬件架構與功能分層分類

1.集中式主控(kong)制器  

高性能計(ji)算平(ping)臺  

NVIDIA Jetson系列：如集(ji)和(he)(he)誠BRAV-7135控制(zhi)器搭(da)載Jetson AGX Orin（275TOPS算(suan)力(li)），支持(chi)深(shen)度學習(xi)推(tui)理和(he)(he)多傳感器融合(he)，適(shi)配(pei)工業級(ji)高精(jing)度任務（如電力(li)巡檢）。  

英特爾酷睿Ultra處理器(qi)：集(ji)成CPU、GPU和NPU，實(shi)現“大腦+小腦”一體(ti)化(hua)設計，通過(guo)Open VINO優(you)化(hua)AI任務與實(shi)時控制的協同，已應用于機(ji)械臂隨機(ji)抓(zhua)取演(yan)示。  

專用運(yun)動(dong)控制卡  

基于FPGA或DSP實現高速實時計(ji)算，例(li)如阿普奇(qi)TAC-3000Pro控制器(qi)支(zhi)持157TOPS算力，配(pei)備(bei)多協議接口（CANFD、RS485），專為具身智能機器(qi)人(ren)設(she)計(ji)。  

2.分布式關節控制器  

一體化關節模組  

將減速(su)(su)器(qi)、伺服電(dian)機(ji)、編碼(ma)器(qi)和力(li)矩傳(chuan)感器(qi)集成于(yu)關(guan)節單元，例如優必選(xuan)Walker X的關(guan)節模(mo)組采(cai)用諧波減速(su)(su)器(qi)與(yu)高精度編碼(ma)器(qi)，支(zhi)持位置/力(li)矩雙模(mo)式(shi)切換，簡化系統(tong)布線并提升響應速(su)(su)度。  

邊(bian)緣計算節點  

采用樹(shu)莓派或Arduino等嵌入式設備實現(xian)局部控制，例(li)如(ru)開(kai)源項目OpenLoong-dyn-control基于mujoco仿(fang)真平臺，通過模塊(kuai)化設計支(zhi)持(chi)青龍機器人的行走、跳(tiao)躍等動作(zuo)，代碼(ma)開(kai)源且(qie)易于擴展。  

三、按應用場景與任務需求分類

1.工業(ye)級高(gao)精(jing)度控制器(qi)

集和誠BRAV-7135：專為汽車制造和電力(li)巡檢設計(ji)，支持多軸同步控制和力(li)控交互，通過寬溫設計(ji)（-20℃~60℃）和抗振結(jie)構適應嚴苛環境。  

英(ying)特(te)爾(er)工業邊緣控(kong)制平臺（ECI）：基(ji)于(yu)x86架(jia)構(gou)實現(xian)實時(shi)控(kong)制，結(jie)合虛擬化技術(shu)隔離任務，已驗證于(yu)工業機械臂(bei)，未來可擴展至人(ren)(ren)形機器人(ren)(ren)的多機協(xie)作。  

2.服務與家庭場景(jing)控制(zhi)器  

阿普奇TAC-3000Pro：超緊湊(cou)設計（150.7×114.5×45mm），支持5G/Wi-Fi通信，適用(yong)于家庭(ting)服務機(ji)器(qi)人的語音交(jiao)互與導航(hang)避障。  

Masked Humanoid Controller（MHC）：通過(guo)多模態輸入（視頻、VR）實(shi)現全身(shen)運動追蹤，已在Digit機器(qi)人上完成拾取物體和動態平(ping)衡測試，為家庭輔助機器(qi)人提(ti)供(gong)通用控制框架。  

3.研究(jiu)與開源平臺(tai)控制器  

mc_rtc框架：支持全身任務(wu)初始(shi)化與逆動力學求解，用于HRP-4機器人的樓梯(ti)攀爬研究，并提(ti)供搖桿控制等擴展(zhan)功能。  

OpenLoong-dyn-control：基(ji)于MPC與WBC的開源(yuan)框架，提(ti)供青龍機器人的仿真測(ce)試(shi)環境，包含mujoco引擎(qing)和(he)pinocchio動力學庫(ku)，適合(he)學術研究與二次(ci)開發(fa)。  

四、技術趨勢與前沿方向

1.模(mo)型(xing)預測控制（MPC）與全身(shen)協同(tong)（WBC）的深(shen)度融合(he)  

例如，OpenLoong-dyn-control項(xiang)目通過MPC優(you)化步態，結(jie)合(he)WBC協(xie)調(diao)全身關節，在仿真中實現盲(mang)踩障(zhang)礙物等高動態任務。  

2.行為(wei)基礎模(mo)型（BFM）與大(da)語言模(mo)型（LLM）的(de)結合  

香港理工大學等機構(gou)提出的BFM未來將整合(he)LLM，形成(cheng)“認知-運動(dong)”一體化(hua)架構(gou)，由(you)LLM負責任務規劃，BFM執(zhi)行實時控制，推動(dong)復雜指令(ling)的自然(ran)交互。  

3.硬(ying)件(jian)集成化與(yu)算力升級(ji)  

下一(yi)代控制器(qi)(qi)趨向于“CPU+GPU+NPU”異構(gou)計算，例如NVIDIA Jetson AGX Orin與英(ying)特(te)爾(er)酷睿Ultra處(chu)理器(qi)(qi)，同時支持多模態傳感器(qi)(qi)（視覺、觸覺）的并行處(chu)理。  

4.開(kai)源生態與(yu)仿(fang)真驗證  

開源框架（如(ru)mc_rtc、OpenLoong-dyn-control）和硬件(jian)在環（HIL）測(ce)試平(ping)臺降低了(le)開發門檻，加速了(le)從仿真到現實的遷移。  

五、典型控制器對比與選型建議

人形機器人控(kong)制器的發展(zhan)呈(cheng)現(xian)“控(kong)制方法智能(neng)(neng)化、硬件平臺(tai)高性(xing)能(neng)(neng)化、系統架(jia)構(gou)模塊化”的趨勢。從(cong)傳統ZMP到前沿BFM，從(cong)集(ji)中式計算到分布(bu)式關節控(kong)制，控(kong)制器需在實(shi)(shi)時(shi)性(xing)、魯棒性(xing)和泛(fan)化能(neng)(neng)力間尋求平衡。未來，隨著AI與(yu)實(shi)(shi)時(shi)控(kong)制的深度融合，控(kong)制器將不僅是“執行中樞”，更將成為賦(fu)予機器人自主(zhu)決策與(yu)環(huan)境(jing)適(shi)應(ying)能(neng)(neng)力的“智能(neng)(neng)大腦”。