Robótica humanoide representa una de las aplicaciones más desafiantes para motor electrico sistemas, que requieren un equilibrio óptimo entre densidad de potencia, control de precisión y eficiencia energética. Esta guía proporciona un marco integral para seleccionar motores basados en requisitos específicos de las juntas y consideraciones generales de integración del sistema.
1.1 Requisitos de densidad de torsión
Miembros inferiores: 5-10 Nm/kg (exigencias de la fase de apoyo)
Extremidades superiores: 2-5 Nm/kg (tareas de manipulación)
Capacidad de carga axial: Mínimo 3 veces el peso corporal para la absorción de impactos.
1.2 Especificaciones de respuesta dinámica
Ancho de banda: >50Hz para control de equilibrio
Tiempo de asentamiento:
Aceleración: >100 rad/s² para movimientos dinámicos
1.3 Metas de eficiencia
Eficiencia máxima: >92 % para BLDC/PMSM
Eficiencia de operación continua: >85% con 30% de carga
Capacidad de frenado regenerativo para recuperación de energía.
2.1 Opciones de alto rendimiento
BLDC enrollado personalizado: 12-15 Nm/kg (derivados del MIT Cheetah)
PMSM sin ranura:
Motores de engranajes magnéticos: amplificación de par sin juego
2.2 Soluciones emergentes
Motores de flujo axial de doble estator: reducción de volumen del 40%
Módulos integrados refrigerados por líquido: 20 % más de par continuo
Servosistemas híbridos paso a paso: precisión rentable
3.1 Selección de transmisión óptima
Engranajes de onda de tensión: relación 80-120:1, juego cero
Reductores magnéticos: funcionamiento sin mantenimiento
Accionamiento directo: diseños sin rodamientos para juntas compactas
3.2 Estrategias de gestión térmica
Materiales de cambio de fase para cargas máximas
Refrigeración por microcanales en devanados del estator.
Compuestos de encapsulado térmicamente conductores
4.1 Sistemas de locomoción bípedos
Boston Dynamics Atlas: híbrido hidráulico-eléctrico
Tesla Optimus: accionamiento totalmente eléctrico de 28 DoF
Honda ASIMO: arquitectura de propulsión distribuida
4.2 Subsistemas manipuladores
Shadow Hand: Actuación elástica en serie
Sistema mano-brazo DLR: dedos controlados por torsión
Mano robótica OpenAI: diseño modular de bajo costo
5.1 Matriz de Decisión
Rendimiento (ponderación del 40%)
Fiabilidad (30%)
Complejidad de integración (20%)
Costo (10%)
5.2 Proceso de verificación
Análisis FEM para integridad estructural.
Modelado térmico para funcionamiento continuo.
Simulación dinámica en MATLAB/Simulink
Conclusión
el selección de motor El proceso para robots humanoides requiere multidisciplinario. Optimización eléctrica, mecánica y de control. dominios. Los desarrollos futuros en semiconductores de banda ancha y materiales magnéticos avanzados prometen mayores mejoras en las relaciones potencia-peso y la eficiencia energética.
