机械设备行业深度：机器人硬件拆解四，智能关节的控制与驱动

伺服系统：驱动器和电机是主要成本，控制芯片是核心。伺服系统主要任 务是按控制命令的要求，对功率进行放大、变换与调控等处理，使驱动装 置输出的力矩、速度和位置控制非常灵活方便。伺服系统的基本组成部分 包括电机、编码器、驱动器、控制器等，从成本构成上看，驱动器成本占 整个伺服系统成本的42%，电机的成本占比约35%，编码器成本占比约 为11%。而对于驱动器来说，主要结构包括控制芯片、电源模块、信号采 集模块、功率放大器、过热保护电路和控制面板等部分，控制芯片是核心， 成本占比超过50%。控制芯片的性能关系到伺服驱动器的响应速度和控 制精度。此外，电源模块主要用于向伺服电机供电，信号采集模块用于采 集电机转子的位置、速度、加速度等运动信息，产生控制信号。从成本端 看，伺服驱动主要成本为材料费用，其中IGBT、DSP芯片占总材料成本 的50%以上。 智能关节是机器人运动能力重要载体，控制算法难度大大增加。相较于传 统机器人，人形机器人的运动控制算法难度大大增加，主要表现在人形机 器人有更加复杂的运动控制规划，以及更加复杂的传感和反馈控制。为实 现高度复杂的运动控制，人形机器人的关节通常需要更加智能化，其伺服 驱动器承担部分运动控制功能，发挥“小脑”的作用。目前多数伺服驱动 器均具有独立的控制系统，内部集成主控芯片，形成驱动控制一体化架构。 主控芯片可以实现比较复杂的控制算法，一般采用数字信号处理器 （DSP）、高性能单片机（MCU）、FPGA等芯片。 人形机器人打开需求空间，有望迎来百亿级增量市场。通常情况下，伺服 电机和伺服驱动器数量为一一对应关系，而控制器可以同时控制多个伺服 驱动器。从市场空间来看，以特斯拉Optimus为例，其全身具有40个关 节执行器，则需要40个驱动器与之配套，在100万台人形机器人销售假 设下，我们测算其配套的驱动器、控制器的市场空间分别约为80亿元、 45亿元，合计125亿元，其中驱控芯片市场空间约为6亿元，人形机器 人有望打开广阔增量空间。 建议关注：我们认为机器人智能关节的控制与驱动重点聚焦于驱动器和驱 动器芯片两个环节，1）建议关注国内领先的驱动器厂商麦格米特、拓邦 股份、英威腾；2）电机驱动芯片决定驱动器的响应速度和控制精度，对 伺服系统至关重要，建议关注国内优质的电机驱控芯片生产商峰岹科技。 风险提示：制造业扩产不及预期、行业竞争格局加剧、假设和测算不完善。 一、伺服系统：电机控制的关键所在 伺服系统是使物体的位置、方位、状态等输出被控量能够跟随输入目标（或给定值）的任意变化的自动控制系统。其主要任务是按控制命令的要求、对功率进行放大、变换与调控等处理，使驱动装置输出的力矩、速度和位置控制非常灵活方便。伺服系统最初用于国防军工，如火炮的控制，船舰、飞机的自动驾驶，导弹发射等，后来逐渐推广到国民经济的许多部门，如自动机床、无线跟踪控制等。 图表1：伺服系统的组成及运作流程 伺服系统分类众多，液压和电气伺服系统是较为主流的产品。伺服系统的分类方式多样，按照驱动元器件划分，包括步进式、直流电机、交流电机伺服系统，按照结构特点划分，有单回、多回、开环和闭环的伺服系统，按组成元件划分，有电气伺服系统、液压伺服系统、电气-液压和电气-电气伺服系统。 图表2：伺服系统的分类 P.3 驱动器和电机是伺服系统的主要成本，电子制造设备是主要应用方向。伺服系统的基本组成部分包括电机、编码器、驱动器、控制器等。其中，电机负责驱动机械运动，编码器用于实时测量运动的位置和速度，并且编码器通常嵌入于伺服电机本体内，驱动器根据控制器输出的PWM信号，将电能转换为机械能，控制电机的速度和位置。从成本构成上看，驱动器成本占整个伺服系统成本的42%，电机的成本占比约35%，编码器由码盘、光源和接收器组成，其成本占比约为11%。从其下游应用端看，电子制造设备、电池制造设备及机器人是主要应用方向，2021年合计占伺服系统用量的47%。 图表3：一种一体化伺服电机结构示意图 图表4：伺服系统成本拆分 图表5：伺服系统下游各行业占比（2021年） 控制芯片是驱动器的核心，成本占比超过50%。伺服驱动器的主要结构包括控制芯片、电源模块、信号采集模块、功率放大器、过热保护电路和控制面板等部分。通过这些组成部分的协同工作，伺服驱动器可以实现对电机的高精度控制和高速响应。其中控制芯片是驱动器最核心部分，控制芯片实现了对电机控制信号的解析和处理，控制芯片的性能关系到伺服驱动器的响应速度和控制精度。此外，电源模块主要用于向伺服电机供电，信号采集模块用于采集电机转子的位置、速度、加速度等运动信息，产生控制信号。功率放大器用于将控制信号转换为电机的工作电压和电流，实现对电机的控制。从成本端看，伺服驱动主要成本为材料费用，其中IGBT、DSP芯片占总材料成本的50%以上。 图表6：伺服驱动器成本构成 二、智能关节是机器人运动能力重要载体 2.1人形机器人运动控制算法难度大大增加 运动控制是机器技术的核心领域，传统工业机器人有三类控制方式。机器人运动控制是指通过计算机或其他电子设备对机器人的运动进行精确控制的技术领域。其工作的基本原理是根据机器人的自由度和运动学模型，通过传感器获取机器人当前状态，利用控制算法计算出机器人的运动轨迹和运动参数，然后通过执行器（如电机和液压装置）实现机器人的运动。传统工业机器人的运动控制方法包括以下几种： 1）点位控制方式（PTP）。这种方式只控制起始点和终止点的位姿，控制时只要求快速、准确地实现各点之间的运动，而对两点之间的运动轨迹不作任何规定。 2）连续轨迹控制方式（CP）。这种方式对工业机器人末端执行器的移动轨迹有一定的精度要求。连续轨迹控制的工业机械手是目前工业应用中较常见的。例如，焊接机械手、喷涂机械手等。 3）力/力矩控制方式。这种控制方式利用力（力矩）传感器实时感知工作环境中的力或力矩信息，并根据预设的控制算法进行反馈控制，以确保机器人在操作物体时施加的力或力矩达到所需的合适水平。 图表7：点控制数控钻床 图表8：连续轨迹控制弧焊机器人 得益于四大底层技术的突破，机器人智能控制逐渐成为现实。机器人的智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库作出相应的决策，而智能驱动关节正是智能控制的核心载体。机器人智能控制的实现得益于四大底层技术的突破：通用人工智能大模型、执行器、驱动控制器、传感器。1）通用工人智能大模型——人形机器人大脑，认知与决策中心；2）执行器——人形机器人关节，运动控制重要载体；3）驱动器、控制器——人形机器人小脑与中枢神经，实现整机运动的核心控制模块；4）传感器——人形机器人感官，与外界进行感知和交互的基础硬件。 图表9：人形机器人底层技术与关键硬件 人形机器人运动控制算法难度大大增加。人形机器人是一种具备人类形象特征的机器人，通常拥有人类类似的外形、肢体和受力方式，能够实现复杂的动作，完成各种任务。传统的工业机器人或协作机器人在运动控制方面相对简单，而人形机器人由于需要模拟人类的动作，其运动控制算法的难度大幅增加，主要表现在以下两个方面： 1）复杂的运动规划和控制算法。人形机器人具有更高的自由度和运动灵活性，因此需要设计更复杂的运动规划和控制算法。人形机器人的运动不仅涉及位置和速度的控制，还需要考虑姿态变化、关节间协调、稳定性等复杂因素。传统的运动控制算法如PD控制、PID控制在人形机器人上的应用受限，需要发展更高级的控制算法，如模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）和强化学习等。 2）复杂的传感和反馈控制。人形机器人需要准确感知外部环境和自身状态，才能实现精细的运动控制。传感器在人形机器人运动控制中起到至关重要的作用。相较于传统机器人，人形机器人需要更多、更复杂的传感器，如视觉传感器、力/力矩传感器以及惯性测量单元（IMU）等，用于实时获取环境和自身状态的信息。而这些传感器的使用和数据融合要求更高的算法和技术，包括计算机视觉、传感数据融合和人机交互等。因此，人形机器人运动控制算法的难度远大于传统机器人。 图表10：波士顿动力Atlas翻跟头动作体现了人形机器人运动控制顶尖水平 2.2驱动承担部分运动控制，芯片植入算法 伺服驱动器承担部分运动控制功能。由于现代工业对运动控制的要求日益增长，驱动器越来越多地承担了控制功能，驱动和控制有集成化发展趋势。当前主流的伺服驱动器由伺服控制单元、功率驱动单元、通讯接口单元组成。其中伺服控制单元是弱电部分，搭载伺服驱动核心控制算法，输出PWM/PFM信号作为驱动电路的驱动信号，直接控制伺服电机的运动。功率驱动单元为强电部分，包括整流和逆变功能。大多数情况下，伺服驱动器含有三个嵌入式伺服环路，即电流环、速度环和位置环，三个环路相互作用以实现精准的运动控制： 1）扭矩控制：仅需要电流环即可实现。由于扭矩和电流成正比，扭矩可通过向伺服驱动器提供电流反馈的传感器进行调节。 2）速度控制：需要电流环和速度环运算。速度环负责监控向伺服驱动器提供速度信息的传感器，并根据所得数据调节电流环，增大或减小扭矩。速度控制模式下，伺服系统需进行2个环的运算。 3）位置控制：需要3环运算。位置环利用编码器，将位置信息发送至伺服驱动器，后者又将信号发送至速度环，从而增大或减小速度，然后再将信息传递给电流环以实现扭矩调节。位置控制模式下，伺服系统需进行3个环的运算，因此动态响应相对较慢。 图表11：伺服驱动器工作原理图 伺服驱动器集成控制功能，其主控芯片可实现较复杂算法。现在多数伺服驱动器具有独立的控制系统，内部集成主控芯片，形成驱动控制一体化架构。主控芯片可以实现比较复杂的控制算法，一般采用数字信号处理器（DSP）、高性能单片机（MCU）、FPGA等芯片，其中MCU+FPGA为目前主流组合。通用MCU芯片一般采用ARM公司提供的Cortex-M系列内核。通用MCU受限于处理器架构的授权，其使用者通常在通用芯片上用软件编程来实现电机控制算法，无法对内核进行针对性的修改。 图表12：峰岹科技电机驱动控制架构 2.3空间测算：驱动器为运动控制硬件中价值量占比最高的环节 特斯拉人形机器人Optimus全身共40个关节执行器，需要40个伺服驱动器与之配套。伺服系统包含驱动器、电机等部件，伺服电机需搭配伺服驱动器以提供驱动和控制功能，因此伺服电机与驱动器为一一对应关系。根据特斯拉AI DAY展示信息，特斯拉人形机器人Optimus全身共40个关节执行器，均为电机驱动方案，因此Optimus至少需要40个伺服驱动器。为实现高效反馈与布线，推测其同样分布在各个关节执行器附近。 图表13：特斯拉关节执行器分布（橙色） 人形机器人有望带来大量驱动器、控制器需求，100万台销量假设下合计市场空间逾100亿元。假设特斯拉Optimus全身共用3个控制器及40个驱动器，其价格分别为1500元/个及200元/个，则Optimus的控制器、驱动器APS分别为4500元、8000元，100万台销量假设下控制器、驱动器市场空间分别为45亿元、80亿元，合计125亿元。 同时，驱动器搭载的驱控芯片数量与驱动器数量为一一对应关系，假设驱控芯片单价为15元，则0ptimus的驱控芯片ASP为600元，100万台销量假设下，驱控芯片市场空间预计为6亿元。 图表14：人形机器人控制器、驱动器及驱控芯片市场空间测算与敏感性分析 三、重点公司推荐 3.1麦格米特：平台型公司构筑深厚壁垒 聚焦电力电子板块，多点布局促发展。公司成立于2003年，聚焦电子控制技术二十余年，成为国内电力电子领域领先企业。2007年进入工业自动化和工业电源领域；2011年业务高速扩张，总部搬迁到深圳科技园；2014年在株洲建立全球电子电气产品制造基地，进入智能卫浴和智能焊机领域；2017年成功上