📒 本文为个人长期更新的规划笔记，记录了我对仿生机器人方向的思考与项目路线，包括执行器、机器学习、结构设计等内容。欢迎交流与指正！

🚀 我的终极目标

仿生机器人（个人爱好）

机器人商业化应用

  • 陪伴型机器人（桌宠）
    • 接入大模型、行为决策树
    • 实时生成表情动画，带有情感反馈
    • 示例：Vector 桌宠机器人

内容创作 & 自媒体运营

🧠 主要研究方向

1. 执行器方面

当前难点

  • 面部需要 20+ 微型执行器，要求：
    • 绝对位置反馈（闭环）
    • 力反馈感知（拟传感器）
    • 成本控制 & 可批量化制造
  • 市面缺乏微型 + 闭环 + 平价 + 有输出力的线性执行器

解决设想（朋友聚聚正在研发中）

  • 使用丝杆步进电机 + 闭环检测 + 力矩检测：
    • 丝杆自带减速比 → 提高输出稳定性
    • 利用金属触点 + 电栅构建“模拟绝对编码器”
    • 微控制器选择：STC8H （性能 ≈ STM8S，低价低功耗）
    • 电机驱动器：如 DRV8836，1.5A 输出
    • 电流采样：INA226 实现力矩估算
    • 私有控制协议（待定）

2. 机器学习方面

问题痛点

  • 控制指令与外观表现存在映射偏差
    • eg. 微笑时多个电机联动，表情易出现扭曲
  • 海量动作表情手动微调成本高
  • 缺少量化“自然度”指标，评估和优化缺方向

技术构想

“照镜子”式自我优化架构（Self-supervised RL）
  1. 自然度评估模型
    • 数据来源：迪士尼动画等自然/夸张肢体素材
    • 提取关键点序列，训练判断“自然程度”的判别模型
  2. 电机运动补偿模型
    • 摄像头获取机器人表情反馈 → 输入评估模型
    • 得到自然度得分 → 用强化学习微调驱动参数（角度/力度/速度）
生成式动作模型
  • 输入高层语义（如 “眨眼”、“惊讶”）
  • 输出关键点轨迹或电机控制序列
  • 挑战：仍需搭配“自然度评估+调优”回路

3. 结构设计方面

当前问题

  • 工业软件（如 SolidWorks / UG）：
    • 非标件建模强、装配便利，但曲面编辑体验差
  • 多边形设计软件（如 Blender）：
    • 曲面设计灵活但难用于工业加工导出
  • 建模流派割裂 ➝ 无法兼顾“美学”与“结构”

设想解决方案

  • 构建面向仿生机器人的建模工作流：

    多边形建模 → 电机面参考 → 导入 CAD

Blender 插件想法
  • 使用 Python 插件读取骨骼信息，生成电机安装面：
    • 绑骨方向 ≈ 肌肉力学方向
    • 获取骨骼四元数 / 坐标 → 生成安装参考平面
    • 导出 .obj → 导入工业软件（如 UG/NX）作为基准面

📌 附：对导师某些具体项目的理解定位

项目名称 所涉及技术方向
1. 正步机器人 State to Replicant（s2r）/动力学控制
2. 双足机器人踢球 同上；双足稳定控制
3. 四足巡检机器人 SLAM、路径规划、视觉识别
4. 陪跑机器人 与用户同步行走 / 对人跟随
5. 大模型交互机器人 Prompt 工程、行为树决策
6. 艺术型孔雀机器人 未必为人形；可能涉及表演控制/形态艺术设计