人形机器人中的毫米波雷达感应和传感器融合

人形机器人正逐渐从科幻想象走进现实生活，在医疗保健、工业自动化、教育和研究等众多领域展现出广阔的应用前景。与人一样，人形机器人需要具备探测和解读物理环境的能力，才能自主、有效地执行任务。这就要求它们配备复杂的传感系统，其中，毫米波雷达感应技术以及多传感器融合方案，正成为提升人形机器人性能的关键要素。

人形机器人的传感需求与常用传感器

为了实现丰富多样的功能，人形机器人需要模拟人类的感官系统。常见的传感器类型包括视觉系统(摄像头)、雷达和激光雷达(用于导航和感知)、触觉传感器(模拟触控)以及听觉系统(麦克风)，用以了解自身姿势和平衡。每种传感器都有其独特的功能和局限性，例如摄像头能捕捉丰富的视觉信息，但在深度感知、光线不足或探测非视觉元素时会力不

从心;激雷达虽能精确测量距离，构建环境的三维点云图，但机器人移动时激光的上下跳动可能导致读数偏差，且成本相对较高。

毫米波雷达的工作原理与优势

毫米波雷达工作在 30GHz 至 300GHz 的毫米波频段，通过发射高频电磁波，并接收目标物体反射回来的回波，来检测物体的距离、速度和角度等信息。其波长在 1 毫米至 10 毫米之间，较短的波长赋予了毫米波雷达诸多优势。

高分辨率与高精度

相比传统雷达，毫米波雷达能够提供更高的分辨率，能更精准地识别和区分不同的目标物体。在 60GHz 和 77GHz 频段的雷达传感器，分辨率和精度更是远超 24GHz 雷达传感器，这使得人形机器人在复杂环境中，能够更清晰地感知周围物体的细节，为后续决策提供可靠依据。例如，在工业场景中，机器人可以借助毫米波雷达精确检测零部件的位置和形状，完成高精度的装配任务。

环境适应性强

毫米波雷达的一大突出优势是对恶劣天气和复杂环境的适应性。无论是在光线昏暗、浓雾弥漫，还是大雨倾盆、雪花纷飞的条件下，毫米波雷达都能稳定工作。与之相比，摄像头受光线变化影响显著，在低光照或强光反射下，图像质量会严重下降，甚至无法正常工作;激光雷达则对灰尘、水雾较为敏感，这些颗粒会散射激光，干扰测量结果。毫米波雷达凭借其电磁波特性，能够有效穿透这些干扰，持续为机器人提供准确的环境感知信息。

远距离探测与运动检测灵敏

毫米波雷达具有较宽的探测距离和覆盖范围，一般能够检测到 100 米以外的物体，这对于需要在较大空间中活动的人形机器人至关重要，使其提前感知远处的障碍物或目标，及时规划行动路径。同时，毫米波雷达对运动物体的检测极为灵敏，能够精确测量物体的运动速度和方向，在机器人导航、避障以及与动态环境交互过程中发挥关键作用。例如，在人员流动频繁的公共空间，人形机器人可以利用毫米波雷达实时监测行人的运动轨迹，灵活调整自身行动，避免碰撞。

传感器融合技术的必要性与优势

由于单一传感器存在数据收集不完整或不准确的问题，难以满足人形机器人在复杂多变环境中的感知需求，因此，传感器融合技术应运而生。传感器融合通过整合来自多个传感器的数据，为机器人提供更准确、可靠和全面的环境认知。

提高精确度

不同类型的传感器在测量同一物理量时，往往存在各自的误差和不确定性。通过融合多个传感器的数据，可以相互补充和校正，降低误差，提高整体的测量精度。例如，将毫米波雷达的距离和速度测量数据与摄像头的视觉信息相结合，能够更精确地确定物体的位置和姿态。雷达可以提供准确的距离和速度信息，而摄像头则能识别物体的形状和类别，两者融合后，机器人对环境的感知精度得到大幅提升。

增强系统冗余与可靠性

当某一传感器出现故障或受到干扰时，其他传感器的数据仍可保证系统继续运行，确保机器人功能的正常发挥。例如，在户外强光环境下，摄像头可能因过曝而无法正常工作，但毫米波雷达依然能够稳定提供环境信息，使机器人不至于失去对周围环境的感知，维持基本的行动能力，等待摄像头恢复正常或采取其他应对措施。

提升环境感知能力

通过融合多种传感模式的输入，机器人可以从多个维度感知环境，获取更丰富的信息，从而对周围环境有更全面、深入的理解。这有助于机器人在复杂场景中做出更明智的决策，例如在不平坦的地形中，结合视觉、雷达和惯性传感等多方面信息，机器人能够更好地判断地形状况，规划安全、高效的行走路径，避免因局部信息缺失而导致摔倒或陷入困境。

适应动态环境变化

在动态变化的环境中，单一传感器可能无法及时、准确地捕捉到所有信息的变化。传感器融合能够综合多个传感器的实时数据，快速响应环境变化，使机器人更好地适应动态场景。例如，当周围有快速移动的物体时，毫米波雷达能迅速检测到其运动状态的变化，结合摄像头对物体外观特征的识别，机器人可以及时调整自身行为，做出合理的反应，如避让或跟随。

毫米波雷达与摄像头的融合应用案例

在众多传感器融合方案中，毫米波雷达与摄像头的融合备受关注，二者优势互补，为机器人带来更强大的感知能力。以德州仪器(TI)提供的解决方案为例，其推出的摄像头和雷达传感器模块，包含 IMX219 摄像头和 IWR6843ISK EVM 毫米波雷达传感器，采用了物体级融合方法。该方法分别对摄像头的视觉处理链和雷达的处理链进行优化，注重物体的聚类和跟踪。通过这种融合方式，用户能够让机器人在三维环境中精准地跟踪和探测物体。

在实际应用场景中，比如智能家居服务机器人，当它在室内环境中移动时，摄像头可以识别家具、人员等物体的外观和位置，毫米波雷达则能实时监测人员的运动状态以及与机器人之间的距离变化。当机器人靠近障碍物时，毫米波雷达快速检测到距离过近的危险，摄像头进一步确认障碍物的具体形状和类别，二者融合的数据帮助机器人及时、准确地规划避让路径，安全地在室内穿梭，为用户提供服务。再如在工业巡检场景中，机器人利用毫米波雷达远距离检测设备的运行状态(如是否有部件异常振动、位移等)，摄像头则对设备的外观细节进行拍摄，识别可能存在的故障迹象(如表面磨损、裂纹等)，融合后的信息使机器人能够全面评估设备状况，及时发现潜在问题并上报。

随着技术的不断发展，毫米波雷达感应技术和传感器融合方案将在人形机器人领域发挥越来越重要的作用。它们不仅能够提升机器人的环境感知能力和行动决策的准确性，还将推动人形机器人在更多复杂场景中的应用，为人类社会带来更多便利和创新。未来，我们有理由期待看到更加智能、可靠的人形机器人，在各个领域与人类协同工作，共同创造更美好的生活。