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目前，机器人正在多个领域经历着显著而迅速的扩张。过去，工业自动化一直是机器人产业的支柱，制造业和分销业在早期的应用中处于领先地位，这些行业在该领域的持续发展中仍发挥着至关重要的作用。

然而，随着机器人技术进一步深入到我们的家庭、医院和公共场所，人们对这些机器的期望也在发生巨大变化。如今，仅有精确可重复性已远远不够——今天的机器人必须具备更强的智能与感知能力，能够与人类及其环境进行更自然的互动。

这种从传统工业应用向更广泛应用场景的转变，是机器人行业当前发展的缩影。工程师们正不断致力于开发更具直接性以及安全性的机器人，适用在家庭和商业服务场景。这也意味着机器人设计复杂度的飞跃。

广泛的机器人类型

不断演化的机器人领域涵盖了各种类型的机器人，每种类型都是针对特定应用而设计——有些类型已成熟，另外一些正在快速崛起。

1工业机器人：广泛应用于制造流程，如焊接、喷漆、复杂装配和物料搬运。例如装配线上的多关节机械臂或用于分拣的龙门机器人。

2服务型机器人：应用于从家庭到专业环境的各种场景，执行如清洁、仓储、远程医疗和农业自动化等服务。

3类人机器人：仿照人类外形和功能设计，适用于需要与人类工具交互或客户服务的场景。

4可穿戴机器人：如动力外骨骼，用于增强人体功能——在工业环境中协助搬运，或为行动不便者提供移动支持。

这些机器人平台还展现了广泛的交互模式，从设计用于安全地与人类并肩工作的协作机器人(cobots)到与其他机器协同工作的协作系统。它们的移动性可以是固定的或动态的，这取决于任务要求，如在物流或农业中需要室内外复杂导航的情形。

机遇与挑战并存的领域

尽管机器人行业取得了迅速发展，但要打造真正智能、适应性强的机器人系统，工程师仍需应对众多关键挑战。

① 满足市场需求的可扩展性

随着机器人平台从研发转向广泛部署，可扩展性成为一个关键问题。许多传感器或(huò)驱(qū)动(dòng)技(jì)术(shù)在(zài)受(shòu)控(kòng)测(cè)试(shì)环(huán)境(jìng)中(zhōng)表(biǎo)现(xiàn)出(chū)色(sè)，但(dàn)在(zài)实(shí)际(jì)应(yīng)用(yòng)中(zhōng)常(cháng)因(yīn)环(huán)境(jìng)变(biàn)化(huà)而(ér)表(biǎo)现(xiàn)不(bù)佳(jiā)。多(duō)领(lǐng)域扩(kuò)张(zhāng)对(duì)可(kě)扩(kuò)展(zhǎn)设(shè)计(jì)提(tí)出(chū)更(gèng)高(gāo)要(yào)求(qiú)，包(bāo)括(kuò)装(zhuāng)配(pèi)便(biàn)捷(jié)性(xìng)、集成(chéng)性(xìng)与(yǔ)长(zhǎng)期可靠性。对于负责将高性能设计推向市场的工程师来说，在组件质量、系统稳健性和经济可行性之间取得平衡仍然(rán)是(shì)该(gāi)领(lǐng)域最持久和紧迫的(de)挑(tiāo)战(zhàn)之一。

② 无缝系统集成

阻碍机器人规模化发展的另一个瓶颈在于集成复杂性。机器人系统需协调触觉、位置、热量、电流等多种传感协同工作。然而，专有接口、过大的IC封装和文档缺失都可能构成重大障碍。除了硬件，软件的可配置性与技术支持也起着至关重要的作用——若缺乏代码、设计工具或经过验证的应用示例，工作进度就会被拖慢。将这些不同的数据流融合到一个统一的感官模型中，不仅需要复杂的控制算法，也需具备良好集成性的硬件平台。

③ 在现实环境中保障传感器的可靠性与性能

如今的机器人必须经常承受动态、非结构化环境的严酷考验，比如灰尘、湿气、极端温度和机械冲击等等。因此，传感器技术不仅必须在理想条件下实现高性能，还必须在各(gè)种(zhǒng)实(shí)际(jì)应(yīng)用(yòng)中(zhōng)保(bǎo)持(chí)一(yī)致(zhì)的(de)可(kě)靠(kào)性(xìng)和(hé)耐(nài)用(yòng)性(xìng)，确(què)保(bǎo)它(tā)们(men)能(néng)够(gòu)为(wèi)长(zhǎng)期(qī)安(ān)全有(yǒu)效(xiào)的(de)运(yùn)行(xíng)提(tí)供(gōng)必(bì)要(yào)的(de)反(fǎn)馈(kuì)。要(yào)创(chuàng)建(jiàn)能(néng)够(gòu)实(shí)现(xiàn)真(zhēn)正(zhèng)类(lèi)人(rén)交(jiāo)互(hù)的(de)机(jī)器(qì)人(rén)，需(xū)要(yào)将(jiāng)先(xiān)进(jìn)的(de)感(gǎn)知(zhī)和(hé)驱(qū)动(dòng)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)进(jìn)行(xíng)复(fù)杂(zá)融(róng)合(hé)，从(cóng)而(ér)提(tí)供(gōng)安(ān)全、高(gāo)效(xiào)和(hé)自然运行所需的精细操作和固有可靠性。

Tactaxis 赋予机器人真实“触觉”

在人机交互中，真正的触觉感知长期以来一直是缺失的一环，但迈来芯的 Tactaxis 技术提供了一种可在工业上扩展的真正三维“触觉”解决方案。

每个Tactaxis“触觉像素”由一个封装在柔性弹性体层中的微型磁铁组成，并置于 Triaxis 3D 磁传感IC之上。当对传感器表面施加压力或剪切力时，由此产生的变形会改变磁场，IC 将其转换为精确的力矢量。这种独特的架构实现了 30 mN 的分辨率，同时能可靠地测量高达 5 N 的法向力和高达 2 N 的剪切力，瞬态过载能力为 15 N。每个 Tactaxis 触觉像素仅占 6 × 6 × 4.4 mm 的空间，出厂时已校准，便于系统集成。

Tactaxis 触觉像素设计用于连接成阵列，可贴合机器人夹具、多指手，甚至类人机器人的表面，从而实现连续的触觉皮肤，实时提供分布式力图。

在实际应用中，配备 Tactaxis 的(de)机(jī)器(qì)人(rén)可(kě)以(yǐ)根(gēn)据(jù)接(jiē)收(shōu)到(dào)的(de)触(chù)觉(jué)反(fǎn)馈(kuì)执(zhí)行(xíng)自(zì)适(shì)应(yīng)抓(zhuā)取(qǔ)，动(dòng)态(tài)调(diào)整(zhěng)抓(zhuā)取(qǔ)力(lì)度(dù)、接(jiē)触(chù)位(wèi)置(zhì)和(hé)运(yùn)动(dòng)轨(guǐ)迹(jī)。这(zhè)使得机器人能够安全处理(lǐ)玻(bō)璃(lí)器(qì)皿(mǐn)、电(diàn)子产品或食品等易碎物品，同时还能检测人体接触以确保安全协作。医疗机器人应用也同样受益——康复外骨骼可以更好地监测患者与机器之间的交互力，辅助机器人则可以区分工具和人体肢体，避免意外伤害。

Arcminaxis 精准的运动传感，性能卓越

运动反馈是关节系统的基石，然而传统的光学编码器存在易损性、校准难度大及成本高昂等弊端。迈来芯的 Arcminaxis 凭借创新的游标式磁铁设计，并结合迈来芯值得信赖且经过验证的 Triaxis 霍尔效应技术所打造的 Arcminaxis IC，成功克服了上述挑战。

同心主磁道和游标磁道产生差分磁场，集成电路(IC)将其解码为 360° 全范围内的 18 位角位置，重复精度优于 0.01°。Arcminaxis 补偿有助于进一步最大限度地减少由机械错位(例如偏心)和残余磁干扰引起的谐波失真，内置查找表(LUT)亦可补偿磁体缺陷引起的非线性。

Arcminaxis 不仅能够提供高性能的角度反馈，而且简化了机械集成。该产品允许磁铁与传感器之间存在 ±0.5 mm 的公差，并允许在 1.5 mm 的气隙下运行，以适应更宽松的装配公差。同时，其小巧的 TSSOP-16 封装使得 IC 能够轻松安装在关节壳体内。片上 SPI 接口的工作频率高达 6 MHz，支持精确采集角度位置、速度和旋转数据，并支持错误检测和现场校准。

对于致力于机器人设计、组装及可扩展性的工程师而言，Arcminaxis 所固有的灵活性显著降低了机械复杂性。与传统的高性能光学传感器相比，这种简化使得生产流程更为精简，长期可靠性得以提升，并提供更具成本效益的解决方案，同时不影响系统性能。

以广泛的机器人产品矩阵推动创新

迈来芯的机器人产品组合不仅限于 Tactaxis 和 Arcminaxis 在触觉和运动传感领域的专业突破，更提供多样化的解决方案，助力工程师开发现代化、以人为本的机器。从 Triaxis 和电感式位置传感器，到高精度电流和温度传感器，迈(mài)来(lái)芯(xīn)提(tí)供(gōng)一(yī)系(xì)列(liè)旨(zhǐ)在(zài)推(tuī)动(dòng)机(jī)器(qì)人(rén)行(xíng)业(yè)发(fā)展(zhǎn)并(bìng)拓(tà)展(zhǎn)新(xīn)市(shì)场(chǎng)的(de)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)。

关键支(zhī)持(chí)性(xìng)软(ruǎn)硬(yìng)件(jiàn)技(jì)术(shù)的(de)融(róng)合(hé)，预(yù)示(shì)着(zhe)机(jī)器(qì)人(rén)能(néng)力与机遇的新纪元。迈来芯已做好充分准备，以支持处于此次转型前沿的企业。我们提供以工程师为导向的传感解决方案，这些方案兼具卓越性能与可制造性，并辅以软件开发套件、评估板及应用笔记，旨在加速原型设计并简化最终集成过程。