人形机器人

这是我在意法半导体（STMicroelectronics）期间主导/参与的核心工作之一，目标是基于 ST 生态推动面向未来的关键技术与解决方案落地。

作为 ST 的系统应用工程师（System Application Engineer），我主要聚焦 智能工业（Smart Industrial） 方向，基于 ST 产品进行系统级方案开发。

我们近期重点投入的一个方向是 人形机器人（Humanoid Robot），主要包括关节模组、灵巧手、传感器。

关节模组

人形机器人正进入规模化加速阶段，而关节执行器（关节模组）是决定整机性能、成本与可靠性的关键模块之一。典型人形机器人在颈部、肩部、肘部、腕部、髋部、膝部与踝部等位置通常需要数十个关节电机，随着出货量增长与平台迭代，该模块对应的市场空间具有显著规模与长期属性。

更重要的是，“关节电机”并不是一个单纯的电机件，而是一个高度集成的机电系统（mechatronic system）：它通常包括高扭矩密度电机、精密减速器（常见为谐波减速器 harmonic drive）、双编码器（转子侧与输出轴侧，用于换相与绝对位置反馈）、用于安全保持的制动器（brake），以及在柔顺控制场景下常见的力矩传感器（torque sensor）——同时还需要在紧凑且受热约束的空间内集成伺服驱动电子系统，用于完成功率变换、信号采样、保护、实时控制与通信等功能。上述架构使得关节模组在工程设计、规模化制造方面都更具挑战，并且在效率、精度、噪声与安全性等维度存在高度敏感的权衡。

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我们的核心聚焦点是关节模组内部的伺服驱动（驱动板）——提供高性能的电机控制硬件与固件，实现稳定的力矩/位置控制、完备的保护机制，并支持下一代人形机器人关节执行器的可规模化集成。

性能指标

  • 高扭矩密度
  • 高效率（> 90%）
  • 快速动态响应（< 1 ms 延迟）
  • 高精度位置与力矩控制（< 0.1° 误差）
  • 小型化与轻量化
  • 集成式 FOC 驱动（电流环 > 2 kHz）
  • 通信：EtherCAT / CAN FD / RS-485
  • 保护：OCP（过流）/ OVP（过压）/ OTP（过温）/ UVLO（欠压锁定）/ 短路保护
  • 环境适应：IP65，-10 °C ~ 60 °C

我们提供什么

我们提供一套电机驱动参考方案（reference solution），包含 STM32、MOSFET、栅极驱动器（Gate Driver）、DC-DC、LDO、CAN/RS-485 收发器、ESD 保护，以及运算放大器（Op-Amp）。

我们提供 MCSDK（Motor Control Software Development Kit，电机控制软件开发套件）。MCSDK 支持快速 FOC 参数配置、自动代码生成与硬件参数配置。与 Simulink 相比，MCSDK 更偏硬件工程化与可部署（hardware-oriented, deployment-ready），而 Simulink 更偏建模与仿真（model-oriented, simulation-focused）。

我们的团队侧重于 Demo 验证与展示；我们会基于现有机械结构进行适配，完成面向演示与评估的方案设计。

氮化镓 与 STM32G5 能带来什么

  • 更高功率效率与更紧凑设计
    • 典型效率：> 96% @ 48 V / 300 W
    • 在无需主动散热（无风扇）的情况下，峰值输出功率可达 3 kW —— 受益于 GaN HEMT 更低的开关损耗与导通损耗
    • 更高功率密度、热耗散更低，有利于紧凑化设计
    • 通过优化 PCB 布局以降低寄生参数，实现更干净的开关波形与更低的 EMI 噪声
  • 更快动态响应
    • 开关频率最高可达 3 MHz → 支持更高电流环带宽，提升 FOC 与力矩响应能力
    • 控制 MCU 主频最高 205 MHz → 更精确的电流/速度/位置控制，并降低计算延迟
    • 极短死区时间（< 50 ns）与低开关损耗 → 电流波形更平滑、力矩脉动更低
    • 电流环带宽 > 5 kHz，可实现毫秒级力矩响应，满足机器人关节控制需求

氮化镓凭什么更优秀

1) 结构差异 → 损耗差异（并给出典型占比）

Si 功率 MOSFET（垂直 DMOS/Trench）

  • 结构上有 P-body + N 漂移区，且 P-body 与 Source 短接
  • 必然形成 PN 结体二极管（S→D）
  • 体二极管一旦正向导通，会发生少数载流子注入与存储 → 产生 反向恢复电荷 (Qrr)
  • 换向时需清除该电荷 → 形成 反向恢复损耗

GaN e-mode HEMT（横向 AlGaN/GaN 异质结）

  • 主要导电通道为 2DEG（二维电子气），反向导通以沟道机制为主
  • 无 Si 那种 PN 体二极管少数载流子存储，工程上常认为 (Qrr≈0)
  • 因此少了“清 (Qrr)”的硬损耗；高频下优势更明显

反向恢复损耗在总损耗中的典型占比（经验范围）

  • 低频（≤50 kHz）、低母线（≤24–48 V）：反向恢复常为 5–20%（或更低）
  • 中高频（100–500 kHz）或母线更高（≥48–100 V）：常为 20–40%
  • 更高频/更高电压硬开通场景：可能达到 40–60%+

说明：占比强依赖 (fsw)、(Vbus)、死区、di/dt 与器件 (Qrr)。GaN 将该项显著压低，但仍存在 (Coss) 等损耗。

反向恢复功耗工程估算： \(P_{rr}\approx Q_{rr}\cdot V_{bus}\cdot f_{sw}\cdot N\) (N)：每周期发生次数（常取 1，视拓扑/电流方向而定）。

2) 从 PN 结状态解释：为什么换向瞬间损耗大

以半桥/同步 Buck/三相一相为例（Si MOSFET）：

  1. 死区/续流：某只 MOSFET 的体二极管 PN 结正向偏置

    • 少数载流子被注入并在漂移区存储（形成 (Qrr)）

  2. 换向瞬间：对侧开通导致开关节点电压翻转

    • 原来正偏的 PN 结被强迫反向偏置
    • 在存储电荷清除前，二极管“关不住”，出现反向恢复电流尖峰 (irr(t))

  3. 损耗为何大：恢复电流尖峰与较高电压重叠 \(E_{rr}=\int v(t),i_{rr}(t),dt \approx Q_{rr}\cdot V_{bus}\) 因此在高电压、高频、硬开通时，损耗会显著放大。

3) Miller 电容更小 → 驱动损耗更低（含公式）

驱动能量（每次开关）近似： \(E_{gate}\approx Q_g\cdot V_{drive}\) 平均驱动功耗： \(P_{gate}=Q_g\cdot V_{drive}\cdot f_{sw}\) 其中 (Qg=Qgs+Qgd)，(Qgd)（Miller 电荷）与 (Cgd) 相关，是电压翻转平台期的主要贡献。

  • 更小的 Miller（更小 (Qgd) 或等效 (Cgd)） ⇒ 更小 (Qg) ⇒ 更低 (Pgate)（同频率） 或在相同驱动损耗下支持更高 (fsw)。

面临的挑战是什么

  • 硬件设计难度高
    • 硬件复杂度高 —— 需要精细的 PCB 布局与驱动设计以最小化寄生电感
    • 栅极电压裕量窄 —— 对过冲敏感，需要精确的栅极驱动控制
    • 短路耐受能力有限 —— 相比硅 MOSFET，故障容限时间更短
    • 高 dv/dt 与 EMI 敏感 —— 更快的开关边沿会增加 EMI 与布局约束
  • 应用落地层面
    • BOM 成本更高 —— GaN 器件与专用驱动器成本更高
    • 成本敏感限制 —— 对低成本应用不够友好（例如消费级平台或机器狗等）

机器人灵巧手

Bilibili 链接

整体人形机器人

支持手势识别与语音控制的人形机器人

基于 STM32N6 的手势跟随人形机器人

过往工作

在此之前，我们开发了大量智能家居解决方案，尤其是在 KNX 方向。KNX 是智能家居/楼宇自动化领域领先的国际协议标准之一，强调跨厂商设备的互联互通，具备良好的兼容性与“即插即用”特性。我们构建了多种 Demo 用于展示 ST 产品的集成能力。在这些 Demo 的开发过程中，我对 ST 的产品体系更加熟悉，例如 STM32 MCU/MPU、各类芯片方案、KNX 协议芯片、IO-Link 协议芯片、边缘 AI 传感器、DC-DC 转换器以及能量采集（energy harvesting）芯片等。我们的演示方案涵盖：智能充电桩、小型 IoT 房屋、光伏储能与能量采集、IoT 传感器、基于 KNX 的智能楼宇管理系统，以及远程网络监测与内网穿透等解决方案。