随着Elon Musk认定特斯拉是家AI和机器人的公司，我们决定单独为Optimus开设一个专题。Optimus代表了商业化人机产品的最快速度和先进技术，值得深入研究。Optimus在短短两年半内迭代了3次，在工作能力、灵活性、静态稳定性和智能水平方面达到了同行先进水平。
特斯拉计划在2025 年出货首批人形机器人Optimus！
由于机器人也是一个很复杂的事，所以我们需要对Optimus的运动控制、感知硬件结构和软件算法进行了拆解和分析。
1）运控方面，Optimus的执行器采用刚性驱动器(TSA)方案，包括旋转关节、直线关节和空心杯/灵巧手关节。
2）感知方面采用纯视觉方案(3D多目视觉)和触觉传感器。
3）软件算法，包括环境感知、思考决策和运动控制Optimus在自动驾驶和人形机器人中底层模块的算法复用。
● 环境感知上：Optimus 复用了占用网络模型来感知与理解周围物体，获取场景中 物体的相关信息，所需训练数据和车是不一样的，需要训练更多的 神经网络。● 思考决策(规划)上，Optimus 使用了端到端的神经网络模型， 进行任务级、动作级的决策 ，实际上这个比车在路上要复杂得多
01
Optimus迭代速度
Optimus在短短两年半内进行了3次迭代。
1）2021年8月，特斯拉首次公布人形机器人项目，当时Optimus还是一个概念设想。到了2022年9月的特斯拉AI DAY，Optimus首次亮相，虽未展示实际能力，但通过Demo演示呈现了搬箱子、浇花和在超级工厂工作的场景。
2）2023年3月的Investor Day，Optimus的新视频展示了其能够自由行走、进行拧螺丝等工作。同年5月的股东大会上，特斯拉展示了Optimus的新成果，包括运控能力提升、一定程度的FSD算法复用。到了9月，特斯拉通过社交平台发布了Optimus的进化视频，展示了其自我校准、学习处理多任务、姿态控制和自平衡能力提升。
3）2023年12月，特斯拉发布了第二代Optimus人形机器人(Gen2)，相较上一代(Gen1)在感知与性能上有大幅改进，包括颈部与手部灵活度增加、整体重量减轻、行走速度提高、手部增加力传感器、脚部仿生设计并增加力传感器等。总体而言，Optimus Gen2在运动能力上表现超出预期，包括手部精细动作、深蹲动作等，展示了强大的运动和质心控制能力。
总体来看，从首次公布人机项目后，特斯拉机器人在硬软件性能上的迭代速度较快，几乎每3-4个月就有新的进展。
02
核心硬件部件和技术分解
Optimus的迭代主要涉及运控、感知和软件方案。在运控方面，关节执行器是机器人硬件的关键组成部分，负责驱动机器人执行运动。
1）执行器包括电机、减速器、编码器、控制板和控制软件等零部件。执行器根据运动类型可分为旋转执行器和线性执行器，其分布在机器人的不同关节上。
● 驱动器方案经历了从刚性到弹性和准直驱的发展变化，其中准直驱成为近年研究的热点。● 在运动控制方案中，执行器采用了不同类型的电机和传动装置，如减速器、皮带、滑轮、齿轮箱等，以实现旋转和线性运动。这些技术的发展历史包括刚性驱动器、弹性驱动器和准直驱驱动器。
2）Optimus人形机器人主要通过配置外部传感器实现感知，其中包括视觉传感器和触觉传感器、多维力传感器。
●视觉感知：Optimus采用了纯视觉方案，使用了3个不同种类的2D摄像头，包括2个高清2D摄像机和一个广角的鱼眼摄像机，均基于Autopilot技术。这些摄像头的组合可提供广阔的视野范围、清晰画面和快速传输。相较于其他人形机器人产品通常采用主动视觉感知方案，特斯拉选择了被动视觉感知方案，主要因为特斯拉的FSD（全自动驾驶）软件算法较强，不需要使用硬件较强的主动视觉，从而降低了硬件成本。 ● 力觉感知：在力觉感知方面，各执行器使用了力或力矩传感器（内部传感器），而Gen2在手部和脚底新增了触觉传感器，脚踝和手腕处增加了多维力传感器。Gen2手指增加了触觉传感器，手腕增加了多维力传感器，以提升手部的灵活性和对复杂物体的操作能力。Gen2足部分为脚趾和脚掌两个部分，其中脚掌增加了触觉（压力）传感器，脚踝安装了多维力传感器，用于检测脚部所受的作用力，以在不平衡地面上维持平衡。