一、概述

机器人的发展涉及到AI、材料、机械、电子、仿生学等多个领域，必然是一个不断迭代进化的过程，不可能一蹴而就。从简单的行走，到奔跑，再到执行复杂动作，如后空翻、拳击等，国外的波士顿动力，国内的优必选、宇树、智元等基本上耗时1~2年左右完成。做一个简单的类比，目前人形机器人的运动能力（不考虑其它）已经度过了蹒跚学步的婴儿期，进化到了幼儿期，甚至在某些极限运动能力上有所超越。然而，在通用性、自主决策和适应未知环境的能力方面，它们仍然远不及人类幼崽的自然智能和学习能力。

二、总体架构

机器人系统的总体设计架构是一个典型的分层、模块化系统，旨在实现“感知-规划-行动”（Sense-Plan-Act, SPA）的循环。这种架构结合了硬件（机械结构、传感器、执行器）和软件（控制系统、算法、接口），使其能够感知环境、做出决策并执行任务。这种架构使得复杂的机器人系统得以构建、维护和升级，是目前行业普遍采用的标准范式。可以分解为四个主要组成部分：

机械系统 (Mechanical System)
这是机器人的物理实体，负责执行物理动作和与环境互动。

本体结构：包括机器人的底盘、手臂、关节、末端执行器（例如灵巧手、夹具）等物理部件。
驱动系统：由电机（如伺服电机、步进电机）、减速器和传动装置组成，为机器人的运动提供动力和控制。
电源系统：提供必要的能量，通常包括电池、电源管理模块等。

感知系统 (Perception System)
感知系统使机器人能够获取关于自身状态和周围环境的信息，相当于人类的感官。

内部传感器：监测机器人自身状态，例如编码器（测量关节位置和速度）、力矩传感器（测量受力大小）等。
外部传感器：感知外部环境信息，例如摄像头（视觉感知）、激光雷达（SLAM定位与建图）、超声波传感器、触觉传感器、温度传感器等。
数据预处理：传感器数据通常是原始且庞大的，需要通过滤波、融合等技术进行预处理，以提取有用的信息。

控制系统 (Control System)
控制系统是机器人的“大脑”，负责处理信息、做出决策并协调各个部件的工作。现代机器人控制系统通常采用混合式架构（Hybrid Architecture），结合了反应式和深思熟虑式两种范式。

反应层 (Reactive Layer)：负责快速、即时的反应，处理紧急情况（如避障、紧急停机）。这一层直接将传感器数据映射到执行器动作，响应速度快，但缺乏长远规划能力。
执行层 (Executive Layer)：管理任务执行顺序，接收来自规划层的命令，并将其分解为反应层可以执行的具体行为序列。
规划/深思熟虑层 (Deliberative/Planning Layer)：负责高级推理、目标设定和长期规划。这一层利用环境模型（例如地图）来规划复杂的路径或任务流程，需要较多的计算资源，响应速度相对较慢。
通信与中间件：为了实现模块化和高效通信，现代机器人系统通常使用机器人操作系统（ROS, Robot Operating System）等中间件来管理不同模块之间的通信接口。

软件与算法 (Software and Algorithms)
机器人软件架构是实现复杂功能的核心。

操作系统与软件框架：基于Linux等通用操作系统，并使用ROS等机器人专用框架进行开发。
核心算法：包括定位与建图（SLAM）、路径规划、运动控制算法、传感器融合、以及基于人工智能和机器学习的目标识别、决策等。
人机交互接口：提供用户界面（GUI），使操作员能够监控性能、输入命令和进行调试。

三、化整为零

遵循第一性原理，机器人是一项复杂工程，我们需要把它化整为零，各司其职，逐个突破，不断进化。