人形机器人感知与传感单元解决方案

集成三轴陀螺仪和三轴加速度计，输出原始角速度和加速度数据。需MCU运行融合算法才能得到姿态角。低延迟、高刷新率，适合高频动态控制。航向角随时间漂移，需外部参考校正。是机器人姿态感知的基础器件。

AHRS内置姿态解算并增加磁力计，直接输出包含绝对航向在内的完整三维姿态，长期稳定性好，但受磁场干扰影响。VRU采用IMU硬件并内置姿态解算，直接输出俯仰角和横滚角，不提供绝对航向。两者均内置算法，输出即用。

手部触觉与接近觉的专用处理芯片，负责触觉阵列的信号采集、特征提取和接近觉融合，输出结构化的接触力、位置、材质和距离信息。要求多路高精度信号采集能力，适配压阻、电容、压电、光电等多种传感原理，亚毫秒级实时处理。前沿方案支持ASC模拟-脉冲直接转换和事件驱动架构，实现微秒级响应和超低功耗。是灵巧手实现精细力控和预接触感知的核心器件。

灵敏度高、动态范围宽，可检测轻微接触和接近觉。适合指尖精细触觉，但需屏蔽电磁干扰和寄生电容。

结构简单、成本低、量程大、抗干扰强。适合法向力测量和大面积覆盖，响应时间通常在毫秒级，但灵敏度和重复性一般。

柔性好、耐过载，通过气腔和压力检测实现三维力与接触面积感知。适合柔性大面积覆盖，但响应时间通常在数百毫秒级，慢于压阻式的毫秒级响应，动态场景需权衡。

利用霍尔或磁阻元件检测磁场变化，精度高、抗污染，可测三维力。适合高精度力控，但需集成磁体，结构较复杂。

测距几毫米到几厘米，毫米级精度，刷新率几十Hz到上百Hz，封装小、抗环境光强。与视觉ToF测距远、视场大不同，用于抓取前减速、滑动预测和非接触交互。需关注多传感器串扰抑制和盖片校准。

机器人视觉域的专用处理芯片，集成ISP和NPU，负责多路摄像头的图像预处理和边缘AI推理，输出结构化环境信息给中央计算平台。要求多路MIPI CSI接口、ISP图像处理能力和1到数十TOPS的边缘算力。与中央计算平台分工明确：视觉主控做本地预处理和轻量推理，中央平台做全局融合和大模型推理。

主视觉的二维成像器件，提供高分辨率图像用于识别、导航和交互。选型关注分辨率、帧率、动态范围、低照度性能和接口类型。

集成好的ToF模组，内部包含发射、接收和信号处理，拿来即用。输出三维深度信息，用于避障、空间建模和深度感知。选型关注测距范围、深度精度、抗环境光能力和帧率。属于传感器路线。

ToF模组的核心模拟前端芯片，负责驱动激光发射、接收回波并转换为时间或相位数据。属于AFE路线，需与光电发射/接收管配套使用。选型关注通道数、功耗、接口和抗环境光能力。

检测环境光照强度，用于屏幕亮度调节、昼夜判断和摄像头曝光辅助。功耗极低，常与接近传感器集成。选型关注光谱响应、动态范围和接口。

检测附近人体存在和移动。PIR成本低、功耗低，适合检测人体移动；毫米波雷达能检测静止人体和微动，抗干扰更强。用于人机交互唤醒、安全避让和存在检测。

通过声波测距，检测近距离障碍物。不受光线和烟雾影响，适合玻璃检测和地面材质判断。测距范围几厘米到几米，精度厘米级。选型关注测距范围、波束角和响应时间。

语音交互的核心处理单元，完成降噪、回声消除、波束成形、声源定位和语音唤醒。部分方案集成离线语音识别，支持本地唤醒和命令词。选型关注麦克风通道数、算法能力、接口类型和功耗。

驱动扬声器输出的功率放大芯片。要求中等功率、高效率、低失真，匹配机器人的音频输出需求。选型关注输出功率、效率、失真度和接口类型。