如果把机器人比作一个“智能生命体”，那么系统架构就是它的“骨架”和“神经网络”：既要支撑硬件的稳定运行，又要让软件像大脑一样高效协作。无论是工厂里精准分拣的机械臂，还是家里会避障的扫地机器人，甚至是火星上探测的漫游车，能否实现预期功能、能否灵活应对复杂场景，核心都藏在架构设计里。

今天我们就来拆解“机器人系统架构”：它由哪些部分组成？设计时要避开哪些坑？不同场景下架构有什么差异？

1、先搞懂：机器人系统架构到底是啥？

简单说，机器人系统架构是“硬件+软件”的协同方案：规定了“哪些硬件负责感知、哪些负责行动”、“软件如何处理数据、如何下达指令”，以及“各部分之间如何传递信息”。

打个比方：如果机器人是“快递公司”，那么：

硬件就像“运输车辆、仓库、分拣员、家”；

软件就像“调度系统、路线规划算法、订单处理流程”；

架构就是“公司的组织架构”：明确谁对接谁、谁指挥谁，确保包裹（数据/指令）高效流转。

好的架构能让机器人“反应快、成本低、好升级”；差的架构可能导致“卡壳、报错、改一点代码就全崩”。

机器人系统架构

2、硬件架构：机器人的“身体部件”怎么搭？

硬件是机器人的“肉身”，架构设计首先要明确“用哪些硬件、怎么连接”。核心可分为3层，缺一不可：

2.1 感知层：机器人的“眼睛、耳朵、皮肤”

负责“收集外部信息”，相当于机器人的“感官系统”。核心硬件包括：

环境传感器：摄像头（看图像）、激光雷达（测距离）、超声波雷达（近距避障）、红外传感器（检测热源）；

状态传感器：陀螺仪（测姿态）、加速度计（测运动）、编码器（测电机转动角度）、力传感器（测抓取力度）；

交互传感器：麦克风（听声音）、触摸传感器（被触碰时感知）、语音模块（接收指令）。

设计关键：根据场景选传感器。比如工业机械臂要“精准抓零件”，就需要高精度力传感器；家庭扫地机器人要“避障”，激光雷达+摄像头的组合更划算。

机器人传感器应用

2.2 执行层：机器人的“手脚”

负责“执行指令、完成动作”，是机器人和物理世界交互的“终端”。核心硬件包括：

运动部件：电机（驱动轮子、关节转动）、舵机（控制机械臂关节角度）、履带/轮组（移动机器人的“腿”）；

操作部件：机械爪（抓取）、吸盘（吸附）、喷头（消毒机器人）、显示屏/音箱（交互输出）；

动力部件：电池（移动机器人）、电源模块（固定机器人，如工厂机械臂）。

设计关键：“力量”和“精度”平衡。比如手术机器人的执行臂需要“毫米级精度”，但不需要太大力量；而工业搬运机器人则需要“大负载”，精度可适当放宽。

2.3 控制层：机器人的“神经中枢”

负责“连接感知层和执行层”，是硬件的“信息中转站”，核心硬件包括：

主控制器：类似机器人的“大脑”，比如工业级的PLC、嵌入式开发板（如英伟达Jetson、树莓派）、PC（复杂场景，如自动驾驶）；

辅助控制器：分担主控制器压力，比如电机驱动板（控制电机转速）、传感器接口板（统一处理传感器数据格式）；

通信模块：确保各硬件间数据传递，比如串口、以太网（有线）、WiFi/蓝牙（无线，适合移动机器人）。

设计关键：“算力”和“功耗”匹配。比如扫地机器人用低功耗的嵌入式板（够用就行）；而自动驾驶机器人需要高算力的GPU（处理激光雷达+摄像头的海量数据）。

2.4 硬件架构设计实例

（1）人形机器人“青龙”

以人形机器人的“青龙”为例，其 硬件架构设计 就极具代表性。在感知层，它集成了多种传感器，头部配备高清摄像头，如同敏锐的双眼，能够精准捕捉周围环境的视觉信息；耳部搭载高灵敏度麦克风，可清晰接收声音指令；全身分布着大量触摸传感器，恰似皮肤的触感神经，让它能感知外界触碰。这些丰富的感知硬件，赋予“青龙”对环境的全方位感知能力。

进入执行层，“青龙”拥有43个主动自由度，从头部到手部、臂部、腿部、腰部和踝部，实现全尺寸设计。其腿部系统为追求轻量化、高刚度和低惯量，搭载高扭矩密度的轴向电机，确保在复杂地形中也能稳健行走。上肢配备7自由度的机械臂与集成触觉感知的五指灵巧手，能完成各类精细操作，为执行任务提供坚实硬件基础。

至于控制层，“青龙”搭载算力可达400TOPS的控制器，每秒可进行400万亿次操作，强大的算力足以支撑复杂的AI应用。同时，丰富的外部接口，满足了产品及常规外部设备的使用需求，保障了各硬件间高效的数据交互与指令传达。

（2）特斯拉“ Optimus ”

再看特斯拉的人形机器人 Optimus ，在硬件架构方面也有着独特之处。其感知层采用与汽车同款的FSD摄像头阵列，充分复用特斯拉在自动驾驶领域积累的视觉感知技术，能够对周围环境进行多方位的图像采集。在执行层，Optimus全身拥有28个自由度，手部就具备11个自由度，仿生学关节设计让其动作灵活性大大提升，无论是搬运重物还是进行精细的抓握动作，都能较为流畅地完成。在控制层，Optimus共享特斯拉Dojo超算资源，为其运行复杂的AI算法提供了强大的算力保障，使其具备处理复杂任务和场景的潜力。

（3） 宇树科技“UnitreeH1”

宇树科技的人形机器人同样表现出色。以春晚大放异彩的宇树H1为例，其身高1.8米，体重47公斤，搭载22个关节电机。在感知层，配备360度全景深度感知技术（3D激光雷达+深度相机），能够精准获取周围环境信息。执行层的最大关节扭矩达360牛米，配合AI驱动全身运动控制技术，实现了复杂动作的稳定执行，在舞台上完成了精彩的秧歌表演，甚至还能做出高难度的抛接手绢动作。其控制层的设计保障了各硬件之间数据的快速传输与指令的准确下达，让机器人在复杂多变的表演环境中也能稳定发挥。

3、软件架构：机器人的“大脑思维逻辑”

如果硬件是“身体”，软件就是“大脑的思考方式”。软件架构的核心是“让数据流动更高效”：从“感知层收集数据”到“处理数据并做决策”，再到“指挥执行层行动”，每一步都要清晰。

按“数据处理流程”，软件架构可分为4层，像“流水线”一样分工：

3.1 驱动层：硬件的“翻译官”

作用：让软件“看懂”硬件数据，让硬件“听懂”软件指令。

比如激光雷达输出的是“原始点云数据”（一堆坐标），驱动程序会把它转换成软件能处理的格式；主控制器下达“转30度”指令，电机驱动程序会把指令转换成“电压/电流信号”传给电机。

关键要求：稳定！哪怕传感器偶尔“跳数据”，驱动程序也要能过滤噪声；电机突然卡顿，驱动要能及时报错。

3.2 中间件层：数据的“交通枢纽”

作用：让不同软件模块“高效通信”，避免“各干各的、数据不通”。

比如“避障模块”需要摄像头的图像数据，“导航模块”需要激光雷达的距离数据，中间件就像“快递系统”，自动把数据送到需要的地方。

典型代表：例如ROS2（机器人操作系统）就是最常用的中间件。它支持“分布式通信”（比如机器人的“感知模块”在车载电脑，“决策模块”在云端），还能处理“实时数据”（比如自动驾驶需要毫秒级响应）。

关键要求：低延迟！如果激光雷达发现“前方有墙”，数据传到避障模块慢了0.5秒，机器人可能就撞上去了。

3.3 功能模块层：机器人的“专项技能”

作用：处理具体任务，比如“避障”“导航”“识别物体”。

每个模块都是“专项高手”：

感知模块：用算法处理传感器数据（比如用AI识别“这是桌子还是椅子”）；

决策模块：根据感知结果做判断（比如“前方有椅子，应该绕左边走”）；

控制模块：把决策转换成具体动作（比如“左轮减速、右轮加速，实现左转”）。

关键设计：模块化！比如想给机器人加“语音控制”功能，只需新增“语音识别模块”，不用改其他模块，这就是为什么ROS2这类中间件很受欢迎，它天生支持模块“即插即用”。

3.4 应用层：机器人的“任务清单”

作用：定义机器人“具体要做什么”。比如：

扫地机器人的应用层是“规划清扫路线→避开障碍物→回充”；

工业机械臂的应用层是“抓取零件→移动到装配位→拧紧螺丝”。

关键要求：灵活！同一台机器人换个应用场景（比如机械臂从“装配”改成“分拣”），只需改应用层逻辑，不用动底层模块。

3.5 软件架构设计案例

（1）星动纪元“STAR1”

以星动纪元推出的人形机器人 STAR1 为例，在软件架构上亮点颇多。其采用端到端AI算法，语言-视觉-动作大模型可直接通过语言和视觉信号生成动作，大大简化了软件处理流程。在驱动层，针对硬件底层电机、双足系统和灵巧手进行适配，确保算法指令能精准传达至硬件。中间件层高效协调各模块数据传输，保障感知数据及时送达决策模块。功能模块层，借助端到端纯学习方法，一个神经网络就能实现机器人在不同环境中的泛化行走和抓取。应用层则依托强大的模型，使机器人能快速适应新任务场景，仅需少量数据就能掌握新技能，展现出卓越的灵活性与扩展性。

（2）特斯拉“Optimus”

特斯拉Optimus在软件架构上，凭借在自动驾驶领域深厚的AI算法沉淀，为机器人赋予了强大的自主决策与学习能力。其视觉感知系统依托FSD技术，经过海量道路场景数据训练，能够快速准确地识别各类物体与环境特征。在功能模块层，通过先进的AI算法，Optimus能够完成叠衣服、分拣物品等复杂任务，背后是其决策模块对感知数据的深度分析与处理，进而转化为合理的动作指令。在应用层，初期聚焦工厂自动化场景，通过不断优化应用层逻辑，逐步适应工厂复杂多变的生产任务。

（3）宇树科技“UnitreeH1”

宇树科技的软件架构同样可圈可点。例如宇树H1在软件设计上，其驱动层针对关节电机等硬件进行深度优化，保障了动作执行的精准性。中间件高效协调各软件模块间的数据交互，确保感知数据快速传递至相应处理模块。功能模块层集成了先进的强化学习算法与多智能体协同规划技术，使得机器人在舞蹈表演中，不仅单个机器人动作流畅，多台机器人还能实时调整队形，动作同步误差小于0.1秒。在应用层，宇树科技的机器人除了在工业场景有所建树，还积极拓展教育、娱乐等领域，通过定制化的应用层逻辑，满足不同场景下的任务需求，如在教育场景中，借助开放的SDK，助力学生开展机器人相关的创新实践。

4、机器人架构设计需要考虑的3个原则

设计机器人架构时，最容易犯的错是“一开始想太复杂”或“只考虑当前场景”，因此，在实践中需要考虑如下3个核心原则：

4.1 先明确“场景优先级”：避免追求“全能性”

不同场景对架构的要求天差地别：

工业机器人：优先“精度”和“稳定性”（比如装配零件，差0.1毫米就废了），可以用固定线路，不用太灵活；

服务机器人（比如餐厅送餐）：优先“避障灵活”和“成本低”（不需要太贵的激光雷达，摄像头+超声波足够）；

自动驾驶机器人：优先“实时性”和“冗余”（比如多传感器备份，一个坏了另一个能顶上）。

反例：给扫地机器人装“高精度激光雷达”（成本高）、给工业机械臂加“语音控制”（用不上），都是浪费。

4.2模块化设计：留好“升级接口”

机器人技术迭代很快（比如传感器半年就更新一代），架构必须“能拆能换”。

比如用ROS2做中间件时，把“感知模块”单独做成一个节点，未来想换更高清的摄像头，只需替换“感知模块”，其他模块（导航、避障）完全不用动。

4.3考虑“鲁棒性”：不怕“小意外”

现实场景总有“突发情况”：传感器突然失灵、地面太滑电机打滑、被人突然挡住……

架构设计要提前留“Plan B”：比如激光雷达坏了，用摄像头+超声波临时替代避障；电机打滑时，控制模块自动减速并重新校准位置。

5、案例：不同机器人的架构差异

光说理论有些抽象，我们来解读以下几个人形机器人的设计案例：

5.1 案例1：“青龙”通用人形机器人（复杂应用场景）

（1）硬件：

感知层：配备了多种高精度传感器，实现对环境的全方位感知；

执行层：拥有43个主动自由度，全身关节可实现复杂运动；

控制层：搭载算力强大的控制器及丰富接口，确保高效运算与数据交互。

（2）软件：

驱动层：稳定处理各类传感器及执行器数据；

中间件层：高效协调各模块间数据传输；

功能模块层：集成先进的具身智能技术，包含轨迹规划、运动控制等多种模块；

应用层：借助“朱雀”具身大脑和“玄武”小脑模型，实现对复杂任务的理解、规划与执行。

5.2 案例2：星动STAR1人形机器人（注重AI与硬件协同场景）

（1）硬件：

自由度提升至55个，关节扭矩大幅增强，关节转速快，在AI友好的前提下，实现底层硬件与算法的高效适配。

（2）软件：

驱动层：针对硬件底层进行适配优化；

中间件层：保障数据高效传输；

功能模块层：采用端到端纯学习方法，通过一个神经网络实现泛化行走和抓取等功能；

应用层：依托语言-视觉-动作大模型，快速适应新任务场景，展现强大的自适应能力。

5.3 案例3：特斯拉Optimus（聚焦工业及AI赋能场景）

（1）硬件：

感知层复用汽车FSD摄像头阵列，执行层具备高自由度的仿生学关节设计，控制层依托Dojo超算强大算力。

（2）软件：

软件架构以AI为核心，基于自动驾驶数据与算法优势，在功能模块层实现复杂任务处理，应用层初期专注工厂自动化领域。

5.4 案例4：宇树H1及G1人形机器人（兼顾硬件性能与多元场景）

（1）硬件：

H1具备高扭矩关节电机与先进感知硬件，G1通过自研核心零部件实现成本控制与性能平衡，执行层设计满足多样化动作需求。

（2）软件：

软件层面，驱动层适配硬件特性，中间件保障数据流转，功能模块集成强化学习等算法，应用层覆盖工业、教育、娱乐等多元场景，通过不同场景的应用逻辑定制，发挥机器人优势。

6、机器人系统架构的发展趋势

     在科技飞速发展的当下，机器人系统架构正经历着深刻变革，呈现出一系列引人注目的发展趋势。这些趋势不仅将重塑机器人的性能与应用，还将对众多行业产生深远影响。

6.1 硬件架构的革新

（1）轻量化与集成化

未来，机器人硬件将朝着更轻量化、集成化的方向发展。以人形机器人为例，为了实现更灵活的运动与更长的续航，研发人员将致力于采用轻质且高强度的新型材料，打造更紧凑的结构。例如，使用碳纤维复合材料替代传统金属，在减轻重量的同时保证机械臂、腿部等部件的强度与刚性。同时，各类传感器、控制器等硬件也将进一步集成，减少布线与空间占用，降低功耗。像将摄像头、激光雷达等感知元件集成在一个模块中，既能提高数据采集的协同性，又能简化硬件架构，提升机器人的整体可靠性。

（2）柔性与仿生设计

模仿生物的柔性与适应性，将成为机器人硬件架构设计的重要趋势。柔性关节、可变形结构等将广泛应用，使机器人能更好地适应复杂环境与完成精细任务。比如，开发类似人类肌肉的柔性驱动器，赋予机器人更自然、流畅的动作，像灵巧手能够轻柔抓取易碎物品。在医疗领域，具备柔性身体的机器人可在人体内部狭窄空间安全作业；在救援场景中，能根据废墟环境改变形态的机器人，可更高效地开展搜救工作。

6.2 软件架构的智能化演进

（1）深度强化学习的广泛应用

深度强化学习算法将在机器人软件架构中占据核心地位。通过不断与环境交互并学习，机器人能自主优化决策策略，实现复杂任务的高效执行。以自动驾驶机器人为例，在面对瞬息万变的交通状况时，利用深度强化学习，机器人可实时分析传感器数据，做出最优驾驶决策，如加速、减速、变道等，提升行驶安全性与效率。在工业制造中，机械臂借助深度强化学习，能快速适应不同产品的加工需求，自主调整操作流程，提高生产灵活性与质量。

（2）多模态融合与理解

机器人将具备更强的多模态感知与融合能力，能综合处理视觉、听觉、触觉等多种信息，形成对环境的全面理解。比如，服务机器人在与人交流时，不仅能通过语音识别理解语义，还能借助视觉分析对方表情、肢体动作，实现更自然、准确的交互。在智能仓储场景中，机器人通过融合摄像头图像、激光雷达距离信息以及力传感器反馈，可精准识别货物位置、形状与重量，高效完成搬运、分拣任务。

6.3 云边协同架构兴起

（1）云平台赋能

云计算将为机器人提供强大的算力与丰富的数据资源。机器人可将复杂数据处理、模型训练等任务上传至云端，借助云端的大规模计算集群快速完成。例如，对于需要处理海量图像数据的安防监控机器人，将图像数据传输至云端进行分析，可利用云端强大的GPU算力，快速识别异常行为与目标物体。同时，云端还能存储大量机器人运行数据，用于优化算法与模型，提升机器人性能。

（2）边缘计算支撑实时性

尽管云平台功能强大，但对于一些对实时性要求极高的任务，如机器人的避障、紧急制动等，边缘计算不可或缺。在机器人本地部署边缘计算设备，可对传感器数据进行实时预处理，快速做出响应决策。例如，在工厂车间中，移动机器人利用边缘计算，能在检测到前方障碍物的瞬间，立即调整运动轨迹，避免碰撞，确保生产过程的连续性与安全性。云边协同架构将充分发挥两者优势，使机器人既能享受云端的强大算力，又能保证本地任务的实时处理。

6.4 安全性与可靠性提升

（1）故障诊断与容错机制

随着机器人应用场景日益复杂，确保其安全性与可靠性至关重要。未来机器人系统架构将配备更先进的故障诊断与容错机制。通过实时监测硬件状态、软件运行情况，机器人能及时发现潜在故障，并采取相应措施。例如，当某个传感器出现故障时，系统可自动切换至备用传感器，或利用其他传感器数据进行推算，维持机器人基本功能运行。同时，软件层面的冗余设计与错误恢复机制，能确保在程序出现异常时，机器人不会失控，而是平稳过渡到安全状态。

（2）数据安全保障

机器人在运行过程中会收集大量敏感数据，如用户隐私信息、工业生产关键数据等。因此，数据安全将成为系统架构设计的重点。采用加密技术、访问控制等手段，保护数据在传输、存储与处理过程中的安全。比如，机器人与云端之间的数据传输采用SSL加密协议，防止数据被窃取或篡改；在机器人本地，对重要数据进行加密存储，并设置严格的用户权限管理，只有授权人员才能访问特定数据，确保机器人系统的数据安全。

7、总结：机器人架构设计的核心是什么？

说到底，机器人系统架构设计的本质是“平衡”：

（1）平衡“性能”和“成本”（不用最好的，但用最合适的）；

（2）平衡“复杂度”和“可维护性”（别设计太复杂，不然修起来头疼）；

（3）平衡“当前需求”和“未来扩展”（今天能扫地，明天能加拖地功能）。

因此在构思机器人设计时，先想清楚“机器人要解决什么问题”，再搭架构—就像盖房子，先确定“要盖平房还是摩天楼”，再画图纸，才不会返工。如果未来想深入 学习 机器人的设计，可以从“中间件”入手（比如ROS2），它已经帮我们解决了“通信”“模块协作”等基础问题，能少走很多弯路 。