一种个性化认知型人形机器人端到端的架构设计

一种个性化认知型人形机器人端到端的架构设计

1. 引言

随着人工智能与机器人技术的快速发展，人形机器人正在逐步走出实验室，未来必定进入家庭生活和日常服务场景。然而，家庭环境的复杂性和多样性对机器人的智能化、稳定性和安全性提出了更高要求。机器人不仅需要完成清洁、搬运等基础任务，还需理解用户意图、感知环境变化，并能灵活协调不同硬件模块，实现可靠且安全的自主操作。

本文提出一种基于 Meta-Transformer 架构（Meta-Encoder + Meta-Decoder） 的端到端认知型人形机器人设计方案。该方案采用五层模块化设计，覆盖从用户任务输入、环境感知、决策规划到动作执行的完整流程。通过自然语言理解、多模态信息融合、动作规划及硬件协作，机器人能够实现自主思考、透明交互和模块化扩展，同时兼顾不同厂商硬件的集成能力。

该设计不仅明确了厂家、模块供应商和用户在系统中的职责边界，也提供了一套可扩展、可替换、可定制的家庭服务型机器人参考架构，为智能家居和服务机器人发展提供实践指南。

---

2. 家庭场景示例

场景1：机器人自主感知宝宝打翻垃圾

情境：宝宝在客厅玩耍时不慎打翻垃圾桶，主人未及时注意。

业务流程：

1. 发现问题：机器人通过视觉、触觉等传感器检测到宝宝附近有垃圾散落。
2. 请求确认：语音告知主人：“主人，宝宝旁边有垃圾，我可以去清理吗？”
3. 等待反馈：主人确认或机器人超时自动执行。
4. 获取工具：移动至扫帚位置，右手抓取扫帚，左手辅助支撑。
5. 规划动作：将动作与环境信息转化为内部向量（embedding），生成动作计划。
6. 执行清理：移动到垃圾位置，弯腰操作扫帚，将垃圾收拢放入垃圾桶。
7. 反馈完成：语音告知主人：“宝宝附近的垃圾已清理完毕。”

场景2：主人呼叫机器人清理垃圾

情境：主人看到宝宝打翻垃圾后直接呼叫机器人：“小乐阿姨，请打扫一下卫生”。

业务流程：

1. 接收指令：机器人确认任务：“您希望我清理宝宝附近的垃圾，对吗？”
2. 等待确认：主人确认执行。
3. 环境确认：快速扫描宝宝附近环境，确定垃圾位置。
4. 获取工具：前往扫帚位置，右手抓取工具，左手辅助支撑。
5. 规划动作：将任务与环境信息转化为内部向量，生成动作计划。
6. 执行清理：弯腰操作扫帚，收拾垃圾。
7. 反馈完成：语音告知主人：“宝宝附近的垃圾已清理完毕。”

---

3. 系统整体架构（五层设计）

3.1. 应用层（Application Layer）

• 对象：用户
• 功能：提供任务入口，通过语音或触控下达任务，并可以配置机器人角色与服务范围，例如“家庭保姆型机器人，负责做饭和打扫”。
• 输入：系统配置、用户任务（文本/语音）
• 输出：系统配置 token、用户任务 token

业务示例：

• 系统配置：角色：家庭保姆，姓名：小乐阿姨，服务范围：打扫卫生、做饭
• 用户任务：语音或触控输入“小乐阿姨，请清理宝宝附近的垃圾”

---

3.2. 感知与理解层（Perception & Understanding Layer）

• 对象：Meta-Encoder（Meta-Transformer）
• 功能：通过多模态传感器采集环境信息并生成环境 embedding，可主动发现问题，例如“宝宝旁边有垃圾”。
• 输入：视觉 token、听觉 token、触觉传感器 token等
• 输出：环境 embedding

业务示例：摄像头发现宝宝附近有垃圾

---

3.3. 决策与规划层（Decision & Planning Layer）

• 对象：Meta-Decoder（Meta-Transformer）
• 功能：结合用户需求与环境信息生成任务计划，可语音告知主人当前思路与进度。
• 输入：系统配置 token、用户任务 token、环境 embedding、历史动作计划 embedding
• 输出：动作计划 embedding、思考 token、语音 token、空

业务示例（场景1）

时序	思考 token	语音 token	动作计划	输出 embedding
1	小主人打翻垃圾桶，我检测到垃圾散落	主人，宝宝旁边有垃圾，我可以去清理吗？	等待主人确认或超时执行	Embedding 向量
2	收到确认，准备拿扫帚	-	右手抓扫帚，左手辅助支撑	Embedding 向量
3	移动到垃圾桶位置	-	双腿移动 + 躯干前倾/旋转	Embedding 向量
4	清理垃圾	-	扫地动作（右手扫动，左手支撑，躯干配合）	Embedding 向量
5	完成清理，返回待命	宝宝附近的垃圾已清理完毕	返回待命位置	Embedding 向量

3.3.1. 显性思考与语音反馈

• 功能：将机器人内部思考和任务进度以文字或语音反馈用户，提高交互透明度。
• 输入：Meta-Decoder 输出的思考 token / 语音 token
• 输出：屏幕显示文本、语音播报

业务示例：

• 屏幕显示：“宝宝附近的垃圾已清理完毕”
• 语音播报：“宝宝附近的垃圾已经打扫完毕。”

---

3.4. 协作与控制层（Coordination & Control Layer）

• 对象：模块协调器 + 驱动适配器
• 功能：将动作计划合理分配给各模块，确保多模块协作完成复杂动作。
• 输入：动作计划 embedding + 各模块当前状态 token（如：左手当前状态 token、右手当前状态 token、 ……）
• 输出：各模块执行的实际动作 embedding（动作意图 + 高层参数，如幅度、力度、速度）

业务示例

模块	当前状态	实际动作	高层参数	输出 embedding
左手	空闲	辅助抓扫帚/支撑	力度 10N	Embedding 向量
右手	空闲	抓扫帚	闭合角度 15°、伸出 10cm	Embedding 向量
左脚	支撑稳定	移动+支撑	步幅 0.2m	Embedding 向量
右脚	支撑稳定	移动+支撑	步幅 0.2m	Embedding 向量
躯干	直立	弯腰/前倾	前倾 15°	Embedding 向量

---

3.5. 硬件模块层（Hardware Module Layer）

• 对象：机器人硬件模块
• 功能：将协作与控制层下达的动作转化为硬件控制信号，驱动电机、关节和传感器执行操作。
• 输入：实际动作 embedding（动作意图 + 高层参数，如幅度、力度、速度）
• 输出：实际动作执行、传感器数据反馈

业务示例：

• 左手臂旋转到指定角度并施加合适力度
• 躯干前倾/旋转
• 双腿步进控制保持平衡

---

4. 架构层级责任矩阵

层级 / 模块	核心厂家	模块供应商	用户	说明
应用层：用户任务输入 / 系统配置	可选	可选	✔	用户配置机器人角色、任务输入
感知层：Meta-Encoder	✔	可选	-	核心智能由厂家提供，供应商可定制传感器或模型
决策层：Meta-Decoder	✔	可选	-	厂家提供核心智能，供应商可提供优化策略
协作与控制层：模块协调器	✔	可选	-	确保动作分配合理，多模块协作
协作与控制层：驱动接口标准	✔	✔	-	供应商可实现接口适配不同硬件
硬件模块	可选	✔	-	机器人关节、电机、传感器等
驱动实现	可选	✔	-	将动作转换为实际硬件控制信号
显性思考/语音反馈	可选	✔	✔ 可定制	用户可定制显示/语音风格，供应商提供实现

---

5. 总结

5. 1. 核心优势

• 用户定制化：支持角色设定、任务偏好和交互风格定制，满足家庭个性化需求。
• 透明交互设计：机器人显性思考与语音反馈需兼顾可理解性和自然性。
• 智能全流程：覆盖感知、理解、决策与动作执行，机器人能够自主解析任务、感知环境、规划动作，并透明反馈执行过程。
• 模块化与可扩展：系统各层可独立扩展或替换，支持不同厂商硬件与软件模块，便于升级与定制。

5. 3. 长远方向

• 模块商店化：构建“机器人模块商店”，用户可像安装应用一样添加新功能模块
• 多厂商协同：支持不同供应商硬件和软件同时运行，提高系统灵活性
• 智能核心升级：可升级 Meta-Transformer 核心，实现更高级的任务理解与规划
• 人机交互优化：进一步提升显性思考与语音交互的自然性和透明度

---

重要声明： 本文为原创内容，禁止任何形式的转载、分享、引用或改编，违者将追究法律责任。