【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及集成电路，具体而言，涉及一种具身机器人动力系统芯片结构。
技术介绍
1、在大语言模型的基础上，结合视觉模型，许多具身人工智能模型被开发出来，可根据指令和实时观察到的图像对物体进行操作。云人工智能模型负责规划和宏观调控，人工智能模型负责实时处理具身机器人当前任务，实时下发指令控制动力系统，这些小模型具有识别对话或任务输出相应语言和操作的功能，人工智能模型作为大脑，通过机器人本体跟现实世界进行交互，完成仿人类的各种动作。
2、现有具身机器人动力系统芯片结构如图1所示，是采用中央处理器充当智能控制中心，通过对指令、摄像头和传感器信息处理得到动作控制，经过运算得到各关节的控制信号输出，包括各电机转动的速度、角度等参数。然后各个活动关节子动力系统（1,2...n）的mcu（微处理器）接收控制信号，并对其解码。mcu同时根据电机的初始状态和实时编码信息控制电机运转。mcu根据接收到的指令持续输出电机驱动信号，控制电机运转状态直到达到设定值，这些电机的协同运转就体现为具身机器人的动作。由于各子动力系统难以互相通信，每个子动力系统都由各子动力系统的mcu根据接收到的指令直接控制，这就需要每个电机都高精度运转。有一个电机运转异常，都会导致动作异常，严重的会影响重心，影响机器人的稳定性。机器人实际动作过程中，中央处理器需要通过传感器和摄像头视觉信息等反馈信号逐步修正电机转动参数，从而修正动作。比如机器人在走路时，mcu会按中央处理器输出的预先计算好的参数控制电机使大腿迈出和手臂摆动。但是在脚接触到不平整地面等异常情况时，预
技术实现思路
1、本专利技术在于提供一种具身机器人动力系统芯片结构，其能够解决上述问题。
2、为了解决上述的问题，本专利技术采取的技术方案如下：
3、本专利技术提供了一种具身机器人动力系统芯片结构，包括动力系统总控模块，以及通过子动力模组接口连接所述动力系统总控模块的若干子动力模组；所述子动力模组包括电机和电机驱动芯片；所述动力系统总控模块能并行处理所有子动力模组的信息，以及并行控制各子动力模组。
4、作为上述技术方案的进一步描述，所述动力系统总控模块包括传感器信号接收和处理模块，编码信号接收和处理模块，并行指令解码模块，并行处理器，接口模块，以及实时读写控制模块。
5、作为上述技术方案的进一步描述，所述并行指令解码模块用于实时并行的处理人工智能模型输出的指令，分别运算处理指令中指令参数，包括动作类别、坐标信息、力度信息、目标体积和手足角度方向信息，根据动作类别选择对应的电机信息，根据坐标信息确定对应电机的转动角度，通过力度信息得到电机控制信息，通过目标体积确定对应的操作点，通过手足角度方向信息确定手足的转动角度。
6、作为上述技术方案的进一步描述，所述传感器信号接收和处理模块用于接收并处理各传感器信号，包括：接收陀螺仪信号计算出重心偏移和加速度信息；接收压力传感器信息，计算出压力变化，判断压力变化是否有滑动的趋势；计算接触面总压力，根据摩擦系数估算出接触面摩擦系数。
7、作为上述技术方案的进一步描述，所述编码信号接收和处理模块用于连续接收各个电机的编码信号，并计算对应电机的当前转动角度、总转动角度、当前位置和当前转速。
8、作为上述技术方案的进一步描述，所述并行处理器能同时处理多任务，其通过所述实时读写控制模块与存储器建立数据读写关系；所述并行处理器能接收来自所述并行指令解码模块，传感器信号接收和处理模块，以及编码信号接收和处理模块的数据，并计算出对应电机的速度和占空比，输出电机驱动控制信号到对应的电机驱动芯片；所述并行处理器能根据具体动作调取所述存储器中的动作信息，实现标准的动作，所述存储器中存储的动作信息包含各电机转动角度和占空比信息。
9、作为上述技术方案的进一步描述，如果一个动作重复执行，则所述并行处理器能将该动作的信息存入所述存储器，并对该动作进行命名，且将该动作上传到人工智能模型，下次所述人工智能模型能直接调用该动作的信息；在动作执行过程中，所述并行处理器能实时接收传感器数据并做实时调整。
10、作为上述技术方案的进一步描述，所述接口模块用于将所述并行处理器输出的电机控制信息发送到对应的所述电机驱动芯片，以及上传电机编码信息至所述并行处理器。
11、作为上述技术方案的进一步描述，所述子动力模组接口为半双工或全双工接口，其能下发电机控制信息和上传电机编码信息。
12、作为上述技术方案的进一步描述，所述电机驱动芯片包括通讯接口，控制信息解码模块，编码信息转换模块，电机位置、速度和电流环路控制模块，以及功率驱动模块；所述通讯接口用于接收所述编码信息转换模块上传的电机编码信息，并将电机控制信息送至所述控制信息解码模块；所述编码信息转换模块负责接收电机反馈的电机编码信号，并进行信息格式转换；所述控制信息解码模块用于对所述通讯接口下发的电机控制信息里进行解码转换；所述电机位置、速度和电流环路控制模块，用于根据来自于所述控制信息解码模块的脉冲信号和来自于所述编码信息转换模块的电机编码信息生成3路电机脉冲控制信号pwmu、pwmv和pwmw，并输出到所述功率驱动模块，得到3相电机驱动信号u、v和w。
13、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
14、由于动力系统总控模块能够并行处理所有子动力模组的信息，减少了信息传递和处理的时间，从而使得机器人能够更快地响应外部环境变化和内部状态变化；并行控制机制使得各子动力模组可以同时接收控制信号并执行动作，减少了动作执行的延迟，提高了动作的流畅性和协调性；
15、电机驱动和电机组成子动力模组，通过标准接口与动力系统总控通讯，利于动力模组远距离布置，并行处理器集成所有电机控制运算，可以提高各个电机运转的协调性，同时接收和并行处理传感器及电机编码反馈信息，实现双反馈快速环路控制功能，使具身机器人的重心和动作可以迅速调整和实时微调，不易出现重心过大偏移、动作僵硬不协调等问题。
16、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举本专利技术实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，包括动力系统总控模块，以及通过子动力模组接口连接所述动力系统总控模块的若干子动力模组；所述子动力模组包括电机和电机驱动芯片；所述动力系统总控模块能并行处理所有子动力模组的信息，以及并行控制各子动力模组。
2.根据权利要求1所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述动力系统总控模块包括传感器信号接收和处理模块，编码信号接收和处理模块，并行指令解码模块，并行处理器，接口模块，以及实时读写控制模块。
3.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述并行指令解码模块用于实时并行的处理人工智能模型输出的指令，分别运算处理指令中指令参数，包括动作类别、坐标信息、力度信息、目标体积和手足角度方向信息，根据动作类别选择对应的电机信息，根据坐标信息确定对应电机的转动角度，通过力度信息得到电机控制信息，通过目标体积确定对应的操作点，通过手足角度方向信息确定手足的转动角度。
4.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述传感器信号接收和处理模块用于接收并处理各传感器信号
5.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述编码信号接收和处理模块用于连续接收各个电机的编码信号，并计算对应电机的当前转动角度、总转动角度、当前位置和当前转速。
6.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述并行处理器能同时处理多任务，其通过所述实时读写控制模块与存储器建立数据读写关系；所述并行处理器能接收来自所述并行指令解码模块，传感器信号接收和处理模块，以及编码信号接收和处理模块的数据，并计算出对应电机的速度和占空比，输出电机驱动控制信号到对应的电机驱动芯片；所述并行处理器能根据具体动作调取所述存储器中的动作信息，实现标准的动作，所述存储器中存储的动作信息包含各电机转动角度和占空比信息。
7.根据权利要求6所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，如果一个动作重复执行，则所述并行处理器能将该动作的信息存入所述存储器，并对该动作进行命名，且将该动作上传到人工智能模型，下次所述人工智能模型能直接调用该动作的信息；在动作执行过程中，所述并行处理器能实时接收传感器数据并做实时调整。
8.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述接口模块用于将所述并行处理器输出的电机控制信息发送到对应的所述电机驱动芯片，以及上传电机编码信息至所述并行处理器。
9.根据权利要求1所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述子动力模组接口为半双工或全双工接口，其能下发电机控制信息和上传电机编码信息。
10.根据权利要求9所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述电机驱动芯片包括通讯接口，控制信息解码模块，编码信息转换模块，电机位置、速度和电流环路控制模块，以及功率驱动模块；所述通讯接口用于接收所述编码信息转换模块上传的电机编码信息，并将电机控制信息送至所述控制信息解码模块；所述编码信息转换模块负责接收电机反馈的电机编码信号，并进行信息格式转换；所述控制信息解码模块用于对所述通讯接口下发的电机控制信息里进行解码转换；所述电机位置、速度和电流环路控制模块，用于根据来自于所述控制信息解码模块的脉冲信号和来自于所述编码信息转换模块的电机编码信息生成3路电机脉冲控制信号PWMU、PWMV和PWMW，并输出到所述功率驱动模块，得到3相电机驱动信号U、V和W。
...【技术特征摘要】
1.一种具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，包括动力系统总控模块，以及通过子动力模组接口连接所述动力系统总控模块的若干子动力模组；所述子动力模组包括电机和电机驱动芯片；所述动力系统总控模块能并行处理所有子动力模组的信息，以及并行控制各子动力模组。
2.根据权利要求1所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述动力系统总控模块包括传感器信号接收和处理模块，编码信号接收和处理模块，并行指令解码模块，并行处理器，接口模块，以及实时读写控制模块。
3.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述并行指令解码模块用于实时并行的处理人工智能模型输出的指令，分别运算处理指令中指令参数，包括动作类别、坐标信息、力度信息、目标体积和手足角度方向信息，根据动作类别选择对应的电机信息，根据坐标信息确定对应电机的转动角度，通过力度信息得到电机控制信息，通过目标体积确定对应的操作点，通过手足角度方向信息确定手足的转动角度。
4.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述传感器信号接收和处理模块用于接收并处理各传感器信号，包括：接收陀螺仪信号计算出重心偏移和加速度信息；接收压力传感器信息，计算出压力变化，判断压力变化是否有滑动的趋势；计算接触面总压力，根据摩擦系数估算出接触面摩擦系数。
5.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述编码信号接收和处理模块用于连续接收各个电机的编码信号，并计算对应电机的当前转动角度、总转动角度、当前位置和当前转速。
6.根据权利要求2所述的具身机器人动力系统芯片结构，其特征在于，所述并行处理器能同时处理多任务，其通过所述实时读写控制模块与存储器建立数据读写关系；所述并行处理器能接收来自所述并行指令解码模块，传感器信号接收和处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：麻胜恒，高放，李科举，朱警怡，
申请(专利权)人：中科深圳无线半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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