关于机械臂仿真的几款软件简介
Ubuntu20.04无法连接网络(网络图标丢失)的解决方案倾听@西妮:请问怎么解决的？我也是运行一遍没啥变化
PlatinumMaestro运动控制器——PVT模式笔记LuoYoKen:这些函数的DLL是在哪里找到的呀?我想在我的上位机上调用
状态观测器的设计与实践悠悠子衿12138:这个问题要回到经典控制理论来看了，在现代控制理论中，其（Ａ－Ｌｃ）表示的经典控制理论中极点分布，在经典控制理论中，要想使系统稳定则极点要配置在Ｓ的负半平面即实部必须小于等于０.所以在现代控制理论中，要使系统稳定，则（Ａ－Ｌｃ）的特征值必须小于０
Simulink——Switch判断及If模块的使用chuxue2022:ifaction和Switch之间该怎么选择？
VMware提示【该虚拟机似乎正在使用中】的解决方案我就是猫呗:感谢，吓了一跳
机器人系统常用仿真软件工具介绍、效果与评价指标（2018年更新）
机器人系统常用仿真软件介绍和效果
2018ROSMelodic的迷失与救赎：：https://blog.csdn.net/column/details/28058.html
2018GitChat：：沉迷机器人操作系统的一个理由和四种修仙秘籍
ROS机器人操作系统在线练习课程正在逐步完善中，目前以ROS官网中文资料制作，
补充参考链接：
1. Roboticssimulator：：机器人仿真器
https://en.wikipedia.org/wiki/Robotics_simulator
2. MostAdvancedRoboticsSimulationSoftwareOverview：：最先进的机器人仿真软件概述
https://www.smashingrobotics.com/most-advanced-and-used-robotics-simulation-software/
3. RoboticsSimulationSoftwaresWith3DModelingandProgrammingSupport：：支持三维建模和编程的机器人仿真软件
https://www.intorobotics.com/robotics-simulation-softwares-with-3d-modeling-and-programming-support/
通过网页快速了解Linux（Ubuntu）和ROS机器人操作系统，请参考实验楼在线系统如下：
初级教程可参考：https://www.shiyanlou.com/courses/854 邀请码：U23ERF8H
中级教程可参考：https://www.shiyanlou.com/courses/938 邀请码：U9SVZMKH
欢迎补充到留言我会及时更新。ROS机器人操作系统定制版纯净镜像：http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/54632130
网盘分享全部资料：http://pan.baidu.com/share/home?uk=3171396548
1主要介绍以下七种仿真平台(侧重移动机器人仿真而非机械臂等工业机器人仿真)： 1.1 USARSim-UnifiedSystemforAutomationandRobotSimulationUSARSim是一个基于虚拟竞技场引擎设计高保真多机器人环境仿真平台。主要针对地面机器人，可以被用于研究和教学，除此之外，USARSim是RoboCup救援虚拟机器人竞赛和虚拟制造自动化竞赛的基础平台。使用开放动力学引擎ODE(OpenDynamicsEngine)，支持三维的渲染和物理模拟，较高可配置性和可扩展性，与Player兼容，采用分层控制系统，开放接口结构模拟功能和工具框架模块。机器人控制可以通过虚拟脚本编程或网络连接使用UDP协议实现。被广泛应用于机器人仿真、训练军队新兵、消防及搜寻和营救任务的研究。机器人和环境可以通过第三方软件进行生成。软件遵循免费GPL条款，多平台支持可以安装并运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。
"http://sourceforge.net/projects/usarsim/"
1.2 Simbad
Simbad是基于Java3D的用于科研和教育目的多机器人仿真平台。主要专注于研究人员和编程人员热衷的多机器人系统中人工智能、机器学习和更多通用的人工智能算法一些简单的基本问题。它拥有可编程机器人控制器，可定制环境和自定义配置传感器模块等功能，采用3D虚拟传感技术，支持单或多机器人仿真，提供神经网络和进化算法等工具箱。软件开发容易，开源，基于GNU协议，不支持物理计算，可以运行在任何支持包含Java3D库的Java客户端系统上。
"http://simbad.sourceforge.net/"
1.3Webots
Webots是一个具备建模、编程和仿真移动机器人开发平台，主要用于地面机器人仿真。用户可以在一个共享的环境中设计多种复杂的异构机器人，可以自定义环境大小，环境中所有物体的属性包括形状、颜色、文字、质量、功能等也都可由用户来进行自由配置，它使用ODE检测物体碰撞和模拟刚性结构的动力学特性，可以精确的模拟物体速度、惯性和摩擦力等物理属性。每个机器人可以装配大量可供选择的仿真传感器和驱动器，机器人的控制器可以通过内部集成化开发环境或者第三方开发环境进行编程，控制器程序可以用C，C++等编写，机器人每个行为都可以在真实世界中测试。支持大量机器人模型如khepera、pioneer2、aibo等，也可以导入自己定义的机器人。全球有超过750个高校和研究中心使用该仿真软件，但需要付费，支持各主流操作系统包括Linux,Windows和MacOS。
"http://www.cyberbotics.com/"
1.4 MRDS-MicrosoftRoboticsDeveloperStudio
MRDS是微软开发的一款基于Windows环境、网络化、基于服务框架结构的机器人控制仿真平台，使用PhysX物理引擎，是目前保真度最高的仿真引擎之一，主要针对学术、爱好者和商业开发，支持大量的机器人软硬件。MRDS是基于实时并发协调同步CCR(ConcurrencyandCoordinationRuntime)和分布式软件服务DSS(DecentralizedSoftwareServices)，进行异步并行任务管理并允许多种服务协调管理获得复杂的行为，提供可视化编程语言(VPL)和可视化仿真环境(VSE)[28,29]。支持主流的商业机器人，主要编程语言为C#，非商业应用免费，但只支持在Windows操作系统下进行开发。
"http://msdn.microsoft.com/zh-tw/library/bb648760.aspx"
"http://msdn.microsoft.com/library/bb648760"
"http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=29081"
1.5PSG-Player/Stage/Gazebo
PSG是由美国南加州大学(USC)开发的一套针对机器人和传感器系统研究的免费平台，包含网络服务部分Player和机器人平台仿真部分Stage与Gazebo。Player定义了机器人和传感器与Stage和Gazebo通信接口，Stage是2D环境，提供基本碰撞检测和距离传感器模型但不支持物理仿真，Gazebo是3D环境使用ODE物理引擎。PSG提供声纳、激光扫描测距仪、碰撞检测和执行器等虚拟机器人设备，支持进行多机器人仿真。它是目前在研究和教学方面最流行的开源机器人仿真软件，开发的程序通过简单的修改甚至无需修改即可应用于实体机器人的控制，因此可以大大降低研究成本、缩减研究周期。大量的主要智能机器人期刊和会议发表的文章都使用PSG作为真实和模拟的仿真实验平台。免费软件，基于GNU协议，这款软件是在Unix系统上开发，只支持Linux和MacOS。
"http://playerstage.sourceforge.net/"
"http://www.gazebosim.org/"
1.6 MissionLab
MissionLab是佐治亚理工学院(Gatech)开发的一组功能强大的平台用于开发和测试单个或一组机器人行为。通过Missionlab生成的代码可以直接控制主流商用机器人，包括ARTV-Jr、iRobot、AmigoBot、PioneerAT和MRV-2等。Missionlab最主要的优点在于它支持仿真和真实机器人同时实验。MissionLab是分布式体系结构，主要有六个核心组件：mlab、CfgEdit、cdl、cnl、HServer和CBRServer。使用CMDL和ODL作为开发配置语言。它起初是为DARPA开发用于研究在敌对环境多智能体机器人系统灵活反应控制，现已开源，仅支持Linux操作系统。
"http://www.cc.gatech.edu/aimosaic/robot-lab/research/MissionLab/"
1.7MORSE-ModularOpenRobotsSimulationEngine
MORSE是一款通用的多机器人仿真平台，主要特点是能控制实际仿真的自由度，可以自由设计符合自己需求的组件模型，运用Blender实时游戏引擎进行原始渲染，设计适合的体系结构，支持通用的网络接口。它提供了大量可配置的传感器和执行器模块，高度的可扩展性，提供人与机器人的交互仿真，使用Python编程，有丰富的文档并且易于安装但无法进行精确的动力学仿真，时钟同步能力性能较差，多机器人仿真时可能出现不同步情况。目前有5所学校和科研机构使用，开源软件，仅限于Linux和MacOSX操作系统。
"https://www.openrobots.org/wiki/morse/"
1.8其他常用机器人仿真软件
ROS----"http://www.ros.org/"
V-Rep----"http://www.v-rep.eu/"
MRPT----"http://www.mrpt.org/"
空中机器人仿真模拟软件
Orbiter----"http://orbit.medphys.ucl.ac.uk/"
Flighntgear----"http://www.flightgear.org.cn/forum.php"
2评价指标
为了从机器人研究者的角度去客观地评价这些仿真软件，需要制定统一的标准。本文的基于Alexander、Craighead、Michael等学者前期工作，确定了评估机器人仿真平台的通常标准：逼真度、可扩展性、开发简易性和成本，这四个标准可以用来判断任何一款虚拟机器人仿真软件，但对于多机器人系统而言，由于其分布式等特点，对网络化的要求也越来越高，因此网络功能也是一个不可缺少的重要指标。仿真软件按照这些标准被分为高中低三个层次。
2.1 逼真度2.1.1物理逼真度
物理逼真度是指物理环境的相貌、声音和感受逼近真实操作环境的程度。当一个仿真软件不能模拟操作环境的感受，它可以模拟环境视觉和听觉部分。Alexander证明研究效果可以被更高逼真度的仿真软件加强。以机器人操作为例，操作者一般是远离操作环境的，一个高逼真度的视觉和听觉仿真软件与操作真实机器人相比相差不大。通过每个仿真软件的视觉渲染和音频性能确定它们物理逼真度的等级。一个高物理逼真度的仿真软件可以渲染高分辨率纹理、材质、灯光、反射和凹凸贴图等。模型使用大量多边形，而不是使用纹理贴图作为几何建模主要部分。机器人的运动特性必须被正确显示。一个高物理逼真度的仿真软件还包括机器人和环境感觉的高度融合。一个中物理逼真度的仿真软件能够通过3D渲染环境，对于物体细节则没有要求。一个低物理逼真度的仿真软件只能通过2D渲染环境并没有声音。
2.1.2功能逼真度
功能逼真度是指仿真中机器人行为逼近真实机器人执行任务操作环境和装备反应的程度。功能逼真度的首要目的就是指仿真软件使用者期望得到与真实装备相比相似的行为。通过比较物理特性仿真性能确定功能逼真度等级。高功能逼真度定位为仿真大部分作用在机器人和驱动器的力学特性包括重力、牵引力、电机或与其他物体机器人等碰撞产生的加速度都能精确显示，并能详细测量和记录状态信息用于分析。中功能逼真度包括机器人整体的动力学仿真，但无法对单个关节进行仿真。低功能逼真度是指软件不能仿真在机器人上的力学行为只能仿真速度和位置等运动学特性。
2.2可扩展性可扩展性是指仿真软件适应多种应用的能力。主要表现为仿真实验算法开发实现不能受限于仿真软件功能。包括是否可以较容易地增加和减少机器人，定制传感器和驱动器模块种类的多少，能否提供模块化的标准接口支持第三方软件开发，仿真程序应用与真实机器人的可移植性的好坏。
2.3开发简易性开发简易性是指使用仿真软件开发适用机器人的难易程度。包括环境与机器人配置的复杂程度，软件配置新装备的复杂程度，支持编程语言的种类，软件的开发文档的丰富性，通信接口配置的通用性。
2.4成本成本包括费用花费和时间花费。主要为初次安装和开发过程中必须消耗的时间、软件的价格等。如果软件是开源免费的并且安装使用简易则为低成本，软件免费但是安装使用复杂或软件付费但是安装使用简单定为中，软件购买昂贵并且安装使用需要一定经验定位为高。
2.5网络功能网络功能是分布式多机器人系统的一个重要组成部分，包括是否支持远程操作真实机器人，是否有完备的仿真机器人的网络接口和大型复杂场景的多终端联合调试仿真等。
3仿真效果可以参考视频录像
"http://i.youku.com/zhangrelay"
附：ROS入门资料书籍如下：
http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865
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机器人行业专题分析：为什么智能机器人需要力控
（报告出品方：国金证券）
一、机器人的力控都有哪些方式？1.1力觉属于机器人感知系统的重要组成部分之一
机器人感知层是凭借感知技术通过获取和分析力觉、触觉、视觉、位置等信息，实现对于外部环境和状态的理解，为人机的智能交互和柔性作业提供决策依据，是目前机器人实现智能自主操作的关键技术。在众多的感知方式中，力触觉感知系统能检测机器人末端执行器操作工件时所产生的三维力/力矩、接触信息，为机器人提供力觉感知环境，是系统完成操作作业的重要条件之一。力觉传感器主要布置在手腕、关节等多部位。区别于垂直单方向压觉力感知，机器人力觉感知是指机器人作业过程中对来自外界大部分力的感知，是机器人主动柔顺控制必不可少的环节，它直接影响着机器人的力控制性能，分布在机器人的腕部、躯干关节、脚部、手指等部位。
1.2力控是机器人实现柔顺控制的前提
机器人的运动控制可以分为位置控制、速度控制、力控。工业界传统的机器人都使用位置控制，在位置控制下，工业机器人会严格按照预先设定好的位置轨迹进行活动，但是，若机器人的运动过程中受到了障碍物的阻拦，会导致机器人位置追踪误差变大，这种情况下机器人会“出力”追踪预设的运动轨迹，导致机器人与障碍物之间产生巨大的内力，无法完成柔顺控制。
相比位置控制，力控对于机器人的柔顺控制更加重要。现在常用的机器人位置控制可以使机器人在与环境无相互作用力或相互作用力可忽略不计时完成任务，如喷涂、焊接等。然而在如抛光或打磨等应用场景中，仅使用位置控制将不能满足任务需求。这时需要引入末端执行器将力/力矩作为反馈量进行控制，智能调整运动轨迹，实现机器人的柔顺控制。比如：1）工业机器人：在工业机械臂表面抛光的场景下，表面处于不规则的状态，需要严格地控制末端抛光件与表面接触力的大小，因此需要不断获得末端执行器的力反馈，进行动态力反馈控制。2）人形机器人：波士顿动力的Atlas在不规则的雪地路面上行走时，路面情况无法通过提前建模预测，这种情况下，如果通过位置控制，无法规划出一条合理的位置轨迹，必须引入力控，才能实现动态控制。
1.3机器人的柔顺力控有哪些方案？
柔顺控制指机器人与环境进行物理交互时，通过采取一些新的柔顺元件，或者设计新的控制策略使得机器人具有柔顺性，采用相关柔性辅助元件使机器人展现柔顺特性的方式通常被称为被动柔顺，而通过设计相关柔顺控制策略作用于机器人使机器人展现柔顺特性的方式通常被称为主动柔顺。根据南京航空航天大学段晋军博士的分析来看，机器臂柔顺控制方式分为被动柔顺控制和主动柔顺控制，主动柔顺控制又分为直接力控、间接力控、混合位置/力控。
1.3.1被动柔顺控制：机械臂的被动柔顺控制是在机械臂的末端安装一个机械弹性结构（弹簧、阻尼），通过机械臂的弹性来实现力控的功能。这类力控方式工艺简单、成本低廉、对于机械臂无特殊要求，但是力控精度无法保证，机械臂拥有复杂的结构，有非线性的摩擦力、传动间隙，导致期望刚度无法精确获得，适用于对于力控精度要求较低的场景。
1.3.2主动柔顺控制：主动柔顺控制需要机器人获取对力信息和位置信息的反馈，利用力与位置的反馈信息结合相应算法去主动控制机器人运动或者作用力，分为直接力控和间接力控、混合位置/力控。间接力控：间接力控不是单纯的控制力或者控制位置，而是控制力与位置的相对关系，使得与机械臂的末端弹性结构通过软件算法来实现力控。间接力控根据控制原理的不同又分为导纳控制和阻抗控制。1）导纳：导纳控制广泛应用于实现机器人的主动柔顺从而完成拖动示教，其主要原因是导纳控制器能够建立环境与机器人之间的动态关系，利用虚拟刚度、阻尼、惯性参数创建从力到运动的映射。通过调节上述三种参数，改变机器人柔顺特性，使机器人服从人类施加的力并做出相应的运动。2）阻抗：阻抗控制是将控制器等效为阻抗系统，输入位置输出力。是由Hogan于1985年提出的主动柔顺控制策略，是目前柔顺控制使用较多的方法之一。阻抗控制本质为建立机器人在与环境交互过程中所受外界环境交互力与机器人姿态之间的映射关系，从而实现根据外界交互力调节机器人姿态的功能，进而实现机器人的主动柔顺。
直接力控：相比于间接力控，直接力控更适合于不考虑人机交互安全性的场景，比如打磨场景，需要精确的力输出在某个表面。这种力控方式主要包括电流环、基于一维力传感器、基于六维力传感器、基于关节扭矩传感器这几种方式。1）电流环：电机以恒定的电流运转，以产生恒定的加速力矩，这类力控无需额外的传感器，但是力矩精度差。2）基于一维力传感器：在机械臂的末端加装一维力传感器感知外力，仅适用于的控制一个方向的力，相对更好的控制精度。3）基于六维力矩传感器：精度远高于一维力传感器。4）关节扭矩传感器：主要应用于机械臂的关节处，精度介于电流环和力传感器之间。
混合位置/力控：通过位置反馈回路对力反馈回路进行调节进而控制末端执行器与环境的交互力，并将该算法应用于磨抛任务当中。
1.4历史上不同力控方案的机器人都有哪些案例？
被动柔顺控制案例：StarlETH机器人
被动柔顺控制指的是在力觉控制的末端执行器环节安装一个机械弹性结构（弹簧、阻尼），进而实现力控，StarlETH机器人属于这类力控方式，根据StarlETH机器人的相关论文表明，StarlETH内部的核心元件是高柔顺性系列弹性制动器，这种设计实现了扭矩的可控性，并且能够对接头角度、电机角度、弹簧的偏转实现精准测量。StarlETH机器人的关键元件为轻质高阻尼球型脚，通过内部的力敏电阻器感受力的变化，前端的传感器还包括IMU感受角速度和加速度来控制运动。
主动柔顺控制之阻抗案例：优必选、HYQ
1）优必选：优必选仿生机器人通过提取关节力矩或电流计算机器人末端受到的一个六维力和力矩，通过阻抗控制即可实现机器人的柔顺效果。
2）HYQ：为了实现机器人与外界环境进行交互，需要控制机器人的阻抗（接触点的运动和接触点力之间的关系），HYQ机器人通过控制阻抗实现了对于机器人的腿部控制。
六维力矩传感器在机器人实现力控
六维力矩传感器可广泛应用在科研、实验室、工业机器人领域，机器人通过六维力和力矩传感器感受末端力反馈可实现整体控制，这类力控是目前较为普遍实现力反馈的路径。
电流环实现力控案例：ABB的双臂机器人YuMi
ABB的双臂机器人轻质合金手臂均具有7轴自由度，能模拟人类肢体动作，在大幅提升空间利用率的同时，又能契合消费电子行业灵活敏捷的生产需求。ABB力控方式并没有使用力传感器，而是采用电流环的方式，所用的电机、减速机相对较小，产生的摩擦力也小，因此动力学辨识相对更准一些。但是由于没有力传感器，也就无法实现精准力控。
力/位置混合控制：IGrinder智能力控打磨解决方案
20年宇立仪器和江苏金恒联合开发出了智能力控打磨方案，该方案为典型的力/位混合控制案例，该方案集成了恒力控制和位置浮动功能，内置力传感器、位移传感器、倾角传感器和电气伺服控制系统，实时感知打磨力、浮动位置和磨头姿态等信息，能够自动补偿机器人姿态、轨迹偏差和磨料磨损，保证恒定的打磨压力，从而获得打磨效果的一致性。
总结：根据上述各类机器人力控方式来看，主动柔顺控制已经成为未来机器人与外界交互必经之路，以优必选的仿生机器人为例，该产品通过阻抗控制实现了抗性、柔顺性，在受到外力的情况下，仍然能够完成操作。而从目前主流柔顺力控方式来看，多数的均需要使用力传感器收集力反馈的信号，力/力矩传感器为各类机器人实现柔顺控制的核心部件，因此下文我们将重点分析力/力矩传感器的各个种类、成本、格局。
二、机器人的力传感器的种类有哪些？2.1从检测原理来看，电阻应变式传感器综合性能更优
从检测方法来看，力传感器可分为电阻式、电容式、电感式，光电式等。电阻应变式、电容式两类检测模式优势明显，有望在人形机器人中得到应用。
硅/金属箔电阻应变传感器有望应用于人形机器人。从不同类型的力矩传感器在稳定性、刚度、动态特性等维度的比较后，硅/金属箔电阻应变式传感器在稳定性、刚度、信噪比等多个方面具有优势，有望在人形机器人中得到应用。
2.2从感知维度来看，力传感器主要感知一维、三维、六维力
从力传感器的感知维度来看，力矩传感器可以分为一维到六维，测量维度的数量越多，产品难度越大、档次越高；从主流的传感器的测量维度来看，一、三、六维力矩为常见产品的，二、五维力矩传感器相对较少：
一维力传感器：标定坐标轴为OZ轴，如果被测量力F的方向能完全与0Z轴重合，那么此时用一维力传感器就能完成测量任务；比如称重传感器，只能测量垂直于地面的力，就属于一维力矩传感器。三维力传感器：力F的作用点P始终与传感器的标定参考点O保持重合，力F的方向在三维空间中随机变化，这种情况下用三维力传感就能完成测量任务，它可以同时测量Fx、Fy、Fz这三个F的分力。六维力传感器：空间中任意方向的力F，其作用点P不与传感器标定参考点重合且随机变化，这种情况下就需要选用六维力传感器来完成测量任务，同时测量Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz六个分量。六维力传感器内部的算法，可以实现解耦各个方向的力和力矩的干扰，使得测量的力矩更为准确；这类传感器更适用于参考点的距离较远，且随机变化情景，测量精度要求较高。
从人形机器人的工作原理来看，我们判断未来人形机器人的手腕、脚踝环节需六维力矩传感器、其他关节可以适用关节扭矩传感器。末端执行机构（手部、脚部）---六维力矩传感器：由于人形机器人末端执行机构主要为手部和脚部，执行的过程中力臂在几十到几百毫米之间，力臂较大且属于随机变化；而对于这两类环节的力也要求实现精确处理，因此这两类关节所受的力并非简单的一维、三维力，我们判断这个关节需要适用六维力矩传感器。其他关节---关节扭矩传感器：特斯拉人形机器人旋转执行机构类似协作机器人关节，而线性执行机构也通过滚珠丝杠完成直线运动，整体对于力的感知相对简单，我们预计其他关节需单轴力矩传感器。
三、如何看待多维力矩传感器的壁垒、成本、格局？根据前文的分析，机器人手部、脚部需要使用六维力矩传感器，而其他关节需要使用单轴扭矩传感器；相比单轴力矩传感器，六维力矩传感器定价较高，若人形机器人未来想要实现商业化落地，力矩传感器的降本为必不可缺的一环，我们将重点分析六轴力矩传感器的技术壁垒进而对于该产品的降本进行展望。
3.1从核心元件看壁垒：应变片性能要求高、安装工艺门槛高
从工作原理来看，电阻应变式力矩传感器核心部件为应变片，应变片的性能对于力矩传感器的整体性能影响至关重要。具体原理为将箔应变片安装在力矩传感器的金属体（也叫挠曲件）上，当施加到外力时，金属体充当“弹簧”轻微变形，进而带动应变片实现形变，应变计的形变会改变电阻，实现电信号的反馈。
安装难度大：从六维力矩传感器每个维度需要至少4个应变片，数十个应变片的安装对工艺提出较高要求。从全球龙头六维力矩传感器公司ATI的产品内部构造来看，六维力矩传感器的内部为内轮毂，通过梁与外壳来连接，每个维度具有至少4个应变片，考虑到抗温漂等性能需求，单个六维力矩传感器的上可能需要30-40个应变片，而组装的关键环节贴片、组桥、配平、温度补偿均需人工在极其狭小的空间内完成，安装工艺具有较高技术壁垒。
应变片性能直接影响传感器性能：应变片是由敏感栅等构成用于测量应变的元件，其原理是在外界力的作用下产生机械变形时，其电阻值相应地发生变化，因此应变片的性能直接决定了多维力传感器的灵敏度、量程、分辨率、刚性等静动态性能指标。
3.2从性能看壁垒：串扰、精度、准度要求较高，定制化研发难度大
研发难度大：六维力矩传感器的研发并非将一个三维力和三个扭矩传感器结构的简单叠加，它的非线性力学特征明显，要考虑多通道信号的温漂、蠕变、交叉干扰、数据处理的实时性，再加之六维联合加载标定的复杂性，六维力矩传感器的难度远超过单维力矩传感器的研发难度。性能要求高：根据坤维科技公众号，多维力矩传感器的核心性能指标为串扰、精度和准度，国内外该指标差距较大。串扰：该指标用来衡量多维力传感器各测量方向间的耦合影响，可以反映测量误差水平，是体现产品性能的关键指标之一。精度：该指标衡量了测量结果之间的重复性。准度：测量结果与理论真值的偏离程度。准度其实涵盖了滞后、线性、蠕变等误差因素，更能体现产品的综合性能，是多维力传感器最为核心的技术指标之一。
3.3六维力矩传感器的成本主要来自于应变片和人工加工成本
成本端：我们判断六维力矩传感器的成本核心在于应变片、加工成本。应变片：根据前文分析，单个六维力矩传感器所需要应变片的数量至少为24个，考虑到抗温漂、蠕变等需求，一般单个六维力矩传感器的应变片的数量约为30-40个；根据淘宝价格，海外应变片头部厂商HBM单个应变片的价格在100-200元，因此单个六维力矩传感器应变片的成本在5000-6000元。
加工成本：六维力矩传感器成品对于精度、准度要求极高，因此人工加工技术壁垒较高，短期无法实现自动化生产，我们预计六维力矩传感器人工成本超过10%。价格端：目前海外六维力矩传感器龙头ATI产品价格4000-8000美金之间。
展望：根据前文分析，六维力矩传感器的超50%的成本来自于应变片和人工费用，我们认为随着国产应变片的参数持续突破及加工能力提升，以及人形机器人需求爆发后，未来降本空间充足。
3.4空间：22年全球力矩传感器市场规模达80亿美元
2028年全球力矩传感器市场规模将达137亿美元。根据imarcgroup数据，2022年全球力矩传感器市场规模为82亿美元，预计2028年将达137亿美元，期间GAGR达8.9%。
3.5厂商梳理：海外厂商性能优异，国内市场尚未出现龙头
国内厂商宇立仪器、坤维等厂商部分指标对标海外产品。全球六维力矩传感器的龙头为ATI，根据zoominfo数据，22年ATI收入达到8820万美元，而国内多数厂商尚未形成大规模收入。从产品性能来看，分辨率、灵敏度、抗干扰能力强是机器人力觉传感器的主要性能要求，国内厂商已在部分指标对标海外头部厂商。
四、投资分析4.1柯力传感：应变式传感器核心供应商，盈利能力维持高位
柯力传感近年营收规模、归母净利润稳定增长。2018-22年，柯力传感营业收入/归母净利润从7.1/1.4亿元提升至10.6/2.6亿元，期间GAGR达10.6%/16.5%。系高端产品放量，1Q23归母净利润增长至0.6亿元，同比增长60%。
费用管控有力，盈利能力稳定。柯力传感销售费用率/管理费用率从2018的8.0%/8.1%降至22年5.4%/7.1%，期间降幅为2.6pct/1.0pct，费用管控有力。盈利能力端：近3年净利率、毛利率持续提升，从38.3%、24.8%提升至40.8%、26.5%。
应变式力传感器龙头，市占率达30%。柯力传感2022年应变式传感器产量为336.7万只，根据华经产业研究院数据，22年中国应变式传感器产量为1122.6万只，柯力传感市占率达30%。
柯力传感在电阻应变式传感器积累深厚，具有拓展至机器人力矩传感器新蓝海市场的潜力。应变式传感器精度高、技术成熟成本低、测量范围广，有望在机器人力矩传感器中使用。柯力传感作为国内电阻应变式传感器龙头，产品囊括17个品类，其中包括两款扭矩传感器。我们认为，柯力传感在电阻应变式传感器有较深厚积累，有进入机器人力矩传感器新蓝海市场的潜力。
4.2汉威科技：控股苏州能斯达，拓展柔性微纳传感器
收入稳步增长，归母净利润扭亏转盈。汉威科技近5年来营收稳步增长，2022年实现收入24.0亿元，同比增长3.4%。2020年以来，汉威科技积极调整产品结构，增强管理，归母净利润实现扭亏为盈，2022年实现归母净利润2.8亿元，同比增长4.9%。
受下游投资放缓，盈利能力短期承压。汉威科技2022年受下游环保行业投资放缓，需求较差，营收增长缓慢导致盈利能力短期承压，毛利率、净利率为28.4%、11.5%，同比下降5.1pcts、3.5pcts。
控股苏州能斯达，拓展柔性传感器。汉威科技战略眼光较为前瞻，2016年以来通过股权收购，累计持有苏州能斯达56.5%股权，通过股权控制，掌握了5大柔性核心技术、8大产品系列，以及一条1000万支柔性传感器的印刷线和组装线。产品下游应用广泛，机器人领域导入推进中。汉威科技目前下游应用主要围绕消费电子、IOT和医疗健康领域。机器人应用方面，苏州能斯达研发的多模态柔性微纳传感器能很好的实现人与机器的识别、反馈、交互功能。
4.3瀚川智能：入股坤维科技，补强力传感器能力
瀚川智能营收加速增长，规模效应有望提升盈利能力。2022年开始，瀚川智能营收加速增长，截至1Q23，营业收入达1.8亿元，同比增长83.5%，同期归母净利润达-0.4亿元，系规模扩张期，费用均摊较高所致。
持有坤维科技5.04%股权，进一步完善传感器领域的技术布局。瀚川智能于2020年11月通过全资子瀚川智能皓星投资入股常州坤维科技，截至目前，持股比例达5.04%。坤维科技是国内六维力传感器核心供应商，该产品在协作机器人末端附件领域市场占有率位居国内前列，瀚川智能有望通过股权关系加深彼此合作，进一步完善传感器领域技术布局。
4.4中航电测：军用智能测控龙头，力传感产品品类丰富
中航电测为国内智能军民用智能测控龙头。18-21年，中航电测营收、归母净利分别从13.9/1.6亿元增长至19.4/3.1亿元，期间CAGR分别达到11.8%/25.3%。22年中航电测受到乘用车检测行业政策调整影响，并加大研发投入，营收、净利润有下滑。
中航电测具有多款应变片、压力传感器、扭矩传感器。根据中航电测22年年报披露，中航电测传感控制业务开始进军机器人业务，未来有望受益人形机器人产业链对于力传感器需求放量。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
精选报告来源：【未来智库】。