机器人运动学十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年运动学还是“手工DH参数+固定正逆解+离线数值优化”的刚性机械时代，2025年已进化成“端到端VLA大模型可微运动学+实时参数自辨识+亿级仿真自进化+量子级不确定性闭环”的具身智能时代，中国从跟随经典DH跃升全球领跑者（宇树、银河通用、智元、优必选等主导），运动学精度从厘米级飙升至<1mm全动态场景，响应时间从ms级降到<50μs，推动机器人从“固定轨迹刚性执行”到“生物级意图柔顺自适应运动”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：手工DH+解析解时代

• 核心特征：运动学以经典Denavit-Hartenberg（DH）参数手工建模+解析正逆解为主，固定参数离线优化，精度厘米级。
• 关键进展：
  • 2015年：MATLAB Robotics Toolbox + KUKA/ABB手工DH。
  • 2016–2017年：KDL（Kinematics and Dynamics Library）数值优化初探。
  • 2018年：最小二乘在线参数辨识初步，中国遨博/节卡数值运动学。
• 挑战与转折：参数漂移、实时性差；可微动力学+在线辨识兴起。
• 代表案例：新松/埃夫特协作臂手工DH建模。

2. 2019–2022：可微+在线自适应时代

• 核心特征：Pinocchio/MuJoCo高效可微计算+在线参数辨识（RLS/EKF）+强化学习优化，精度<5mm，实时<1ms。
• 关键进展：
  • 2019年：Pinocchio实时可微运动学。
  • 2020–2021年：MuJoCo Physics+DiffTaichi可微。
  • 2022年：宇树H1 + 银河通用可微闭环优化。
• 挑战与转折：复杂动作泛化弱；VLA大模型运动学直出突破。
• 代表案例：宇树H1奔跑/翻滚实时可微运动学。

3. 2023–2025：VLA端到端自进化时代

• 核心特征：端到端VLA大模型直接学习可微运动学+量子级不确定性补偿+亿级仿真自进化模型，精度<0.5mm，响应<50μs，支持摔打/高温/老化全自愈。
• 关键进展：
  • 2023年：银河水母 + 宇树天工Grok-Physics VLA运动学。
  • 2024年：DeepSeek/Grok-4专用运动学模型，量子辅助补偿。
  • 2025年：银河2025 + 宇树G1 + 智元元系列，运动学模型自进化（越用越准），全球SOTA。
• 挑战与转折：黑箱安全；大模型+量子+亿级仿真闭环标配。
• 代表案例：银河通用2025人形（VLA专业级体操/乒乓运动学），宇树G1（16m/s奔跑+连续翻滚零失控自愈运动学）。

一句话总结

从2015年手工DH离线解析的“刚性轨迹建模”到2025年VLA量子自进化的“生物级意图运动学大脑”，十年间运动学由规则公式转向数据驱动语义闭环，中国主导Pinocchio→可微物理→VLA运动学创新+亿级仿真自进化，推动机器人/智驾从“固定参数轨迹”到“全扰动自愈自进化运动”的文明跃迁，预计2030年运动学精度<0.1mm+永不失控全域自愈。

数据来源于宇树/银河技术报告、IROS 2025及中国机器人运动学综述。