你能不能看懂门道？比如机器人

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机器人现在很热闹，但说句实话，有多少人看明白里面的门道了呢？老汉人，逢事情爱说钱！就是“钱给够了你试试看”，你看下面这么个题目啊！首先你一天要多少钱？你可以咬后槽牙开价！开完价，泛泛聊机器人，人家有疑问问你，行吗？

看好，第一是你开价 ，第二 ，人家提问！

你说你问我？哈哈，是吗！你问李爷？可以的，你知道阿拉动态计算非常卓越的，说个例子，我可以算出多大的机器人踩多深的坑，极限“不跌倒”的边际值”，你问能不能做出来？阿拉明确告诉你，我做不出来！因为没有器件！

你问骚鸟能不能做出来？我明确告诉你，骚鸟100%能做出来？哈 ，回到上面话题，你缺钱吗？哈哈，缺钱就开始，

机器人的任何技术问题都可以问我，技术的啊！

迷茫的维修

玩具

寂静回声

在工业生产领域，明明没有任何必要把机器人的行动方式做成跟人一样，做成跟人一样干活，是最低效率的。

工业场景的“人形需求”是伪命题‌

工业设备早已针对机器优化：操作台高度可调、工具接口标准化、AGV通道专为轮式设计。‌改造机器人去适应“人类环境”不如直接改造环境‌（如升降平台、传送带）。

协作机器人（如UR、FANUC CRX）通过力控算法实现人机交互，无需人形外观。工人可通过示教器、语音或AR界面与机器沟通，形态无关。

防爆AGV、耐高温机械臂等专用设备更可靠。例如，核电站维护使用蛇形机器人或履带式机械，而非脆弱的人形双足。

拉斯特

泰森一拳打向人形机器人面部，假如这一拳的冲击力为200kg，机器人不倒，八爷，请问这个机器人大概多重？

wf2725864

大侠 机器人机构学的运动学 动力学算法 怎么做机器人的不研究

寂静回声

wf2725864 发表于 2025-4-20 14:27
大侠 机器人机构学的运动学 动力学算法 怎么做机器人的不研究

通义Qwen-QwQ-32B模型的回答

运动学和动力学算法需要长期积累，而国外厂商（如ABB、发那科、库卡、安川等）在工业机器人领域已有数十年技术沉淀，形成了成熟的算法体系。国内厂商在追赶阶段可能更倾向于快速复制或购买现成方案，而非从头研发。
算法复杂度高：运动学涉及逆解、奇异点处理，动力学涉及雅可比矩阵、拉格朗日方程等，对数学建模和实时计算能力要求高。国内厂商可能更关注硬件和成本控制，而非复杂算法优化。
市场定位与成本压力
低端市场主导：当前国产机器人主要面向中低端市场（如搬运、焊接、装配等），对精度和动态性能要求较低，现有算法（如简化版PID控制）已能满足需求，无需投入大量资源开发高级算法。
成本优先策略：国内厂商在价格竞争激烈的市场中，更倾向于通过降低硬件成本（如电机、减速器）来抢占份额，而非在算法研发上投入，导致算法研发被视为“低优先级”。
人才与资源不足
跨学科人才短缺：运动学和动力学算法需要机械、控制、数学等多学科知识，国内相关复合型人才相对匮乏，研发团队可能更偏向于机械设计或软件集成。
研发投入不足：相比国际巨头，国内厂商的研发投入比例较低。例如，库卡、ABB的研发费用率通常在5%以上，而国内厂商多在3%以下，导致基础研究能力薄弱。
依赖现成解决方案
开源社区与现成库：ROS（机器人操作系统）等开源框架提供了大量运动学和动力学工具（如MoveIt!、KDL库），国内厂商可能直接使用这些资源，而非自主开发。
购买技术授权：部分厂商通过购买国外厂商的控制器或算法授权（如发那科的控制器），避免自行研发。
知识产权壁垒
国外专利限制：运动学和动力学算法中的一些核心方法（如雅可比矩阵优化、动力学参数辨识）可能被国外厂商专利保护，国内厂商为规避风险，可能选择避开自主研发。
行业认知与短期导向
重硬件轻软件：国内机器人行业长期存在“重机械、轻控制”的倾向，厂商更关注机械结构、减速器等硬件性能，而忽视控制算法的优化。
短期收益驱动：算法研发周期长、见效慢，而硬件改进可能更快带来产品竞争力，导致厂商更倾向于短期投入。

米兰的小铁匠

大侠说的器件是哪个？
“说个例子，我可以算出多大的机器人踩多深的坑，极限“不跌倒”的边际值”，你问能不能做出来？阿拉明确告诉你，我做不出来！因为没有器件！”

changkongceyi

还得看波士顿动力...
玩后空翻那个是真牛逼...
天朝的骗子们只研究咋骗钱...
咱们碳基生物便宜，搞啥机器人...
柔性最强的就牛马，吃饱肚子就搬砖...

ruoying_2233

8爷  请问关于医疗手术机器人，在做胸部穿刺时，呼吸随动技术，国内外到了哪种层次？

迷茫的中子星

我感觉是自由度还不够
腰部自由度不够：弯腰 直楞楞  没有人类肋骨方便
腿根部自由度不够：转弯很差劲 挪步很小
本来想开贴说说这块  哈哈