爱因斯坦变网红？这个仿生机器人连老年斑都不放过

　　编辑：好困
　　【新智元导读】仿生机器人爱因斯坦因其生动逼真的表情动作，火爆全网。仿生机器人的皮肤用仿生硅胶制成，内部采用了达闼自研的智能柔性执行器SCA。达闼智能柔性关节SCA高度集成了伺服电机、伺服驱动、编码器和减速器，体积仅为传统伺服系统的十分之一。
　　大家好啊，我是仿生机器人爱因斯坦。
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　　9月10日13日，2021年世界机器人大会在北京亦创国际会展中心举行。
　　本届世界机器人大会以共享新成果，共注新动能为主题。
　　位于2021世界机器人博览会序厅、身穿笔挺西装的爱因斯坦不停挥舞双臂为现场观众讲解。
　　仿生爱因斯坦？
　　这是一款结合仿真人外观工艺、机械工艺、人工智能技术等精准还原影视明星、历史名人的外观形象和性格特征的仿生机器人。
　　仿生机器人爱因斯坦不仅可以做挑眉、噘嘴等动作，就连蓬松的头发、皮肤上的老年斑和凸起的血管也非常逼真。
　　丰富的肢体动作和生动的表情吸引了众多观众驻足，大家纷纷拿起手机记录着面前这位真假难辨的爱因斯坦的表演。
　　据展商大连新次元介绍，仿生机器人的皮肤用仿生硅胶制成，能拉动皮肤内部的执行器和传感器，保持机器人有真人的质感。
　　之所以能和观众进行语音交流，除了靠提前录音输入，设计人员还为他采集了多个人的人声数据，分析音频波段，组成和真人相似的声音。
　　自研智能柔性执行器
　　值得注意的是，仿生机器人内部的执行器，则是采用了达闼（dt）自研的服务机器人重要组成关节智能柔性执行器SCA（SmartCompliantActuator）。
　　机器人硬件技术是全世界都为之头痛的问题，投入成本高、周期长、起步难、风险点多。
　　即使是强如拥有Atlas和spot的波士顿动力、曾经拥有堪称世界最强双足人型机器人ASIMO的本田、以及拥有世界第一个海上巡检四足机器人Anymal的ANYbotics等国际知名公司，即便是攻克了以上难点，要做到大规模商用更是难上加难。
　　达闼智能柔性关节SCA高度集成了伺服电机、伺服驱动、编码器和减速器，体积仅为传统伺服系统的十分之一。
　　SCA具备高度集成、高扭矩输出、总线控制、柔性控制和低成本等多重特性，是服务型机器人重要的关节执行器。
　　SCA灵活性高，拥有多种规格尺寸，最小可以做到直径23。05mm粗细，其模块化特性让其不仅可以组装机械臂，也可以用于组装搭建智能机器人。
　　目前，SCA分为5个系列：
　　1。DD系列
　　无减速器的直驱执行器，适用于要求扭矩小，转速快的应用场合。
　　2。QDD系列
　　采用铝齿行星减速器的系列SCA，在小减速比的情况下，行星减速器的柔性发挥更好，适用于对人机安全交互有所要求的应用场合，也适用于要求高柔性以减少落地冲击的四足机器人。
　　3。QDDPlus系列
　　采用钢齿行星减速器的系列SCA，较QDD系列提高了产品精度，使用寿命更长。QDDPlus系列打造了一款专为多足机器人、外骨骼、多旋翼无人机等使用的扁平化SCA：QDDPlusNU806。
　　4。QDDLite系列
　　部分零件采用复合材料的行星减速器系列SCA，轻量化优势，价格与舵机价格相近，但性能远高于舵机，适用于高校、学生及个人开发者。
　　5。QDDPro系列
　　采用金属结构谐波减速器的系列SCA，由于更换了减速器的材质和种类，该系列SCA在产品精度和使用寿命上得到了很大提升。
　　除了性价比，还是性价比！
　　机器人硬件成本占机器人研发的70以上。
　　未来，机器人将作为人工智能时代最有代表性的载体，机器人将融入人类社会的各行各业和生活的方方面面。
　　若要让机器人走入消费者走入家庭，关键在于降低机器人成本。
　　达闼创始人兼CEO黄晓庆曾谈到：促使机器人能够变得又便宜又好，就是柔性关节SCA。
　　目前，达闼智能柔性关节SCA已完成商业化落地，其成本仅为通常机器人执行器成本的十分之一，全系列SCA产品售价均在万元以内。
　　目前，达闼智能柔性关节SCA已成功应用于电动工具、CNC、3D打印机、AGV、云台、无人机、机器人、机械臂等场景。
　　除大连新次元的仿生机器人外，达闼旗下多款云端机器人也采用了智能柔性关节SCA。
　　云端智能服务机器人CloudGinger包括手臂、机械手、头部、腰部、腿部、全向轮底盘等在内34个关节均为SCA搭建；室外多功能云端机器人CloudPatrol，则采用了8个智能柔性执关节SCA作为其动力驱动；桌面级多轴教育机械臂则采用了QDDLite系列SCA，适用于研究室、高校、个人开发者。
　　达闼智能柔性关节SCA的应用，为服务型机器人实现低成本化和商业化落地提供了更多可能性。
　　随着达闼智能机器人产业基地的建设完成，达闼将构建集研发、孵化、关键零部件制造、单体制造、展示展销、售后服务于一体的完整机器人产业链，打造机器人核心零部件智能制造基地，助力推动智能制造产业前行。