电机控制
人形机器人依赖协调的电机控制,以实现从强劲的臂腿运动到灵巧如人手的精细运动等一切动作。
我们完整的电机控制生态系统集成了实时处理、高效供电和先进的驱动技术。 从配备工业网络和功能安全的多轴及伺服电机控制,到用于线性及旋转关节的高性能场效应管(FET),我们帮助设计人员为人形机器人构建响应迅速、可扩展且可靠的运动系统。
人形机器人需要在数十个关节、传感器和计算域中实现极高的精度、响应速度和可扩展性。 瑞萨电子为人形机器人设计提供系统级解决方案,融合了高性能处理、先进的电机控制、可靠的功率器件和 AI 支持——涵盖多轴伺服控制和灵巧操作,以及视觉、自主性和实时网络。 基础技术、全面的硬件产品和可扩展的软件框架,加速了敏捷、安全且智能的人形机器人平台的开发工作。
利用瑞萨电子专为多轴电机控制设计的 MPU 和 MCU,实现数十个关节的流畅、精准运动。 采用先进的实时处理、工业网络和功能安全技术,支持人形机器人中伺服系统、肢体系统和躯干系统的精准协调。
瑞萨电子 MOSFET 和 GaN 器件在低功耗条件下仍能提供高效率和快速开关性能,从而实现紧凑设计,延长运行时间并降低发热,以减少对整体系统的影响。 D-mode GaN 支持先进电源拓扑结构,具有高可靠性,可在关节和躯干驱动等系统中实现精确控制。
通过针对视觉 AI、传感器融合和 ROS 2 生态系统优化的 MPU,支持感知、导航和自主运行。 瑞萨电子的 AI 工具和加速器支持低延迟图像处理及可扩展的计算路径,以满足人形机器人采用先进 AI 模型的需求。
瑞萨电子的 PMIC 可简化 MPU、MCU、传感器和连接模块的电源树设计,从而降低设计复杂度并缩短产品上市时间。 功能丰富的生态系统涵盖参考设计、开发套件和软件工具,可加速人形机器人从概念到部署的整个开发进程。
人形机器人依赖协调的电机控制,以实现从强劲的臂腿运动到灵巧如人手的精细运动等一切动作。
我们完整的电机控制生态系统集成了实时处理、高效供电和先进的驱动技术。 从配备工业网络和功能安全的多轴及伺服电机控制,到用于线性及旋转关节的高性能场效应管(FET),我们帮助设计人员为人形机器人构建响应迅速、可扩展且可靠的运动系统。

导航是人形机器人的一项关键能力,该功能使系统能够感知自身在环境中的运行状态,以及与周围物体的交互情况。
从基于激光雷达 LiDAR 的距离和物体检测、通过视觉 AI 处理实现的摄像头视觉感知,到用于空间定位的定位技术,我们提供各种使能技术、产品、应用和资源,助您将可靠且强大的导航系统集成到人形机器人中。

人形机器人的系统计算(通常被称为“大脑”)必须协调多个同时进行的操作,包括运动控制、感知和视觉处理,同时保持确定性的实时性能。
我们通过专为复杂实时系统设计的可扩展处理平台和配套软件,满足这些计算需求。 其中包括边缘智能技术、针对实时操作优化的处理器,以及一套全面的开发工具和软件堆栈,以帮助管理和集成系统计算工作负载。

人形机器人的电源系统十分复杂,各子系统需求各异,还需兼顾运动中的电池供电、充电或入坞场景,以及任务模式和待机状态等多种工作模式,而每种模式都有其独特的电源需求。
为满足上述需求,我们提供丰富的电源产品组合,其中包括基于 GaN 的电源器件、电池管理解决方案,以及旨在实现机器人系统高效可靠供电的配套技术。

人形机器人中的 HMI 涵盖语音命令、触摸显示屏和状态面板,用于远程操作、充电站监控、车队管理以及工厂车间的实时故障警报。
我们灵活、可扩展的 HMI 解决方案为人形机器人系统带来了直观的人机交互体验。 从边缘语音用户界面和支持视觉的 HMI 平台,到功能丰富的具有连接性的显示系统,我们提供所需的开发资源,用于集成响应迅速、智能的 HMI,从而提升机器人的可用性、控制力和系统感知能力。

构建人形机器人不仅需要先进的硬件,更需要一个完整的生态系统来加速开发、集成和认证工作。
我们通过丰富的开发工具、AI 框架、电机和系统设计软件以及功能安全资源,支持人形机器人创新。 从 AI 模型部署和 ROS 2 集成,到电机调谐、调试以及 IEC 61508 功能安全支持,我们帮助客户降低设计复杂度、缩短上市时间,并可靠地实现人形平台的规模化应用。

借助经过验证的参考设计和工具,简化集成流程并缩短产品上市时间,开启您的人形机器人开发之旅。
借助参考设计和开发套件,快速启动人形机器人开发。

This video demonstrates the Renesas AI Model Deployer, a GUI-based tool integrated with NVIDIA’s TAO Toolkit. Designed to run locally on standard workstations, it simplifies AI model development and deployment for object detection and image classification at the edge.
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