第492章SEA的上限更高，對算法的要求也更高
第492章SEA的上限更高，對算法的要求也更高(第1/3頁)
周開飛在電腦前坐了一個多小時，屏幕上是幾篇關於人形機器人驅動方案的論文，旁邊還攤著幾頁從行業論壇上扒下來的討論帖。
他看得很慢，因為很多術語不熟，碰到一個就要停下來查一下。桌麵上開了七八個標簽頁，輪著翻。
他原來以為機器人關節彈簧是個通用需求，隻要是做腿足式機器人的都需要。但翻了一個多小時資料之後，他發現事情跟他想的不太一樣。
他靠在椅背上，盯著屏幕上那張qdd和sea的結構對比圖，看了一會兒，拿起手機，翻到柳易繁的號碼，撥了過去。
柳易繁接起來的時候背景音很安靜：“怎麼了？”
“你那個機器人部門的同事，彭旭飛，他還在江城嗎？”
“前天就回上海了，怎麼了？”
“冇事，我查了點資料，有個問題想問他，電話裡也行。”
“你等一下，我把他微信推給你，你自己加。”
過了大概一分鐘，周開飛手機上收到一張名片。他點了添加，備註寫的是“開飛金屬周開飛，關於關節彈簧”。
彭旭飛那邊通過得很快，直接發了一條消息：“周總，什麼事？”
周開飛打字：“我查了一下人形機器人的驅動方案，好像主流的路線都是qdd，不怎麼用彈簧。你們那邊需要高性能彈簧，是用的sea方案嗎？”
過了大概三四分鐘，彭旭飛回了：“是。”
接著又補了一條：“波士頓動力最初就是sea路線，atlas的早期版本用過，後來轉向了液壓。qdd是現在國內主流的選擇，優勢是控製簡單、響應快，對彈簧冇什麼要求。”
“那你們為什麼還用sea？”周開飛問。
“qdd的抗摔倒能力太差，足端觸地瞬間的衝擊吸收能力有限。我們做的是高動態行走，qdd應付不了。”
彭旭飛那邊安靜了一會兒。周開飛以為他忙彆的事去了，正準備放下手機，消息又彈了出來。
"qdd這個方案，它之所以成為主流，是因為它回避了一個最難的問題。"
"什麼問題？"
"力控。"
彭旭飛發完這兩個字，像是找到了一個可以宣泄的出口，接連幾條消息彈出來。
"qdd的本質是位置控製疊加電流內環。你給電機一個位置指令，電機執行運動，依靠讀取電機電流來估算輸出力矩。力不夠就加大電流，力過大就削減電流。
它冇有硬件層麵的力感知元件，力的獲取完全依賴電機電流反推。這種方案的好處是控製框架簡潔，算法成熟，上手門檻低，對額外傳感器依賴小。大部分機器人團隊從qdd起步，是很合理的選擇。"
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