随着人形机器人从舞台展示、动作表演逐步走向复杂的工业现场，传感器的角色正在发生深刻变化。机器人不仅需要准确判断自身姿态、识别运动过程中的外部振动干扰，还要在全天候的长期运行中保持稳定的测量精度。对于工业级应用而言，这些底层能力直接关系到整机运动控制的稳定性、设备运行的可靠性以及全生命周期的维护成本。

在2026中国国际工业博览会期间，ADI围绕机器人感知、运动控制与工业互联等方向集中展示了多项技术方案。其中，新推出的芯片级惯性测量单元（IMU）ADIS16607成为展台关注的焦点。通过将高性能惯性测量、硬件抗振设计与长期稳定性指标融为一体，ADI正致力于从芯片底层入手，解决机器人在高动态工况下难以单纯依靠软件算法补偿的传感难题。

2026工博会ADI展台

工博会的媒体沟通会上，ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉围绕ADIS16607的技术演进、机器人场景应用痛点及设备振动监测的发展趋势进行了深入解析。他表示，随着机器人作业环境日益复杂，工业市场对传感器的评价标准，正在从单一的实验室静态精度向动态抗振性能、长期一致性与系统级可靠性全面延伸。

从姿态检测到运动定位，IMU成为机器人感知的重要基础

机器人要顺畅完成行走、转向、跳跃和抓取等连贯动作，首先需要明确自身所处的运动状态与空间方位。IMU通过内部集成的陀螺仪和加速度计实时获取角速度、加速度等惯性数据，为整机姿态估算、步态控制和导航定位提供基础的数据支撑。

在赵延辉看来，IMU的核心价值不仅在于检测机器人当前的姿态角度，更在于为控制系统提供高频、连续且不受外界环境干扰的运动信息。将相机与IMU相结合，通过视觉惯性里程计（VIO）技术进行多传感器融合，便可以利用IMU输出的千赫兹级高频惯性数据对视觉帧进行插值与补偿，协助机器人在快速移动中持续推算自身的姿态和位移。

ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉

除了辅助全局导航定位，IMU在局部运动控制中也能与电机编码器形成有效互补。如果仅依靠多个电机的编码器位置数据来推算机械臂或躯干状态，一旦关节发生打滑或机械传动出现偏差，里程计推算便会产生累积误差。而在相关部位引入IMU直接测量惯性运动信息，不仅能为系统提供独立的观测校验路径以修正偏差，还能显著降低多电机信号间接推算带来的响应延迟。

基于上述功能特性，目前主流的人形机器人通常会在头部和腰腹部各配置一颗IMU，前者配合视觉系统实现同步导航定位，后者则用于监测全局身体姿态、辅助步态规划并防止跌倒。随着机器人应用逐步向全地形探索和复杂工业作业延伸，机械臂、腿部乃至直接接触地面的脚部也开始成为惯性传感器的潜在部署位置。由于不同身体部位对量程、精度、时间同步和抗冲击能力的要求各有侧重，如何在传感性能、封装体积与硬件成本之间取得平衡，将直接决定IMU在机器人本体中的渗透广度。

抗振能力决定动态工况下的测量质量

对于机器人而言，获得惯性数据只是第一步，如何在复杂运动过程中保证数据准确，同样是传感器设计面临的难题。

赵延辉指出，评价MEMS惯性传感器，不能只看设备静止时的噪声和零偏表现。机器人内部的电机运转、外部环境振动以及地面条件变化，都可能影响传感器输出。尤其当机器人从平整地面走向复杂地形，或进行快速转向、跳跃等动作时，传感器需要区分真实运动与振动干扰。

其中一个容易被忽视的指标是振动整流误差（VRE）。当传感器受到振动时，经过滤波处理后的输出仍可能产生直流偏移。由于机器人姿态和位移的计算涉及对角速度、加速度等数据进行积分，这类偏差可能随时间累积，最终影响定位与运动控制。

这也解释了为什么单纯增加滤波环节未必能够解决问题。滤波可以抑制一定频率范围内的干扰，却无法消除已经转化为直流偏置的误差。通过增加减振材料改善机械结构，也需要考虑材料老化、安装一致性以及响应延迟等因素。对于需要长期运行的机器人，这些额外设计还会增加系统开发和维护的复杂度。

针对这一问题，ADI在ADIS16607中保留了四核MEMS架构。据介绍，该设计利用多个运动内核的协同测量，抑制外部振动带来的共模干扰，从而更好地提取真实运动信号。相较于单核或双核方案，四核架构也有助于降低内核之间的差异对测量结果造成的影响。

ADIS16607的另一个特点是将高性能惯性测量技术集成到芯片级封装中。器件尺寸约为6.9mm×6.9mm，内部集成三轴陀螺仪、三轴加速度计及相关信号处理功能，同时采用陶瓷封装，以兼顾小型化与长期稳定性。

此外，为了进一步简化客户的系统集成流程，每颗ADIS16607在出厂前均完成了覆盖−40℃至+85℃全温范围的灵敏度、零偏及轴向正交对准校准。这意味着整机厂商在系统开发时，可以省去繁琐的后期温漂标定与动态补偿工作。对于安装空间受限、同时又对动态测量性能有着严苛要求的机器人关节与紧凑型移动平台而言，这种高集成度的芯片级方案具有显著的工程实用价值。

兼顾测量精度与长期稳定性，满足机器人全生命周期运行需求

除了应对瞬态的动态振动干扰，工业场景对机器人传感器的严苛考验还体现在全天候的持续运行能力上。

在ADI展台现场的动态平稳控制演示中，搭载ADIS16607的平台面对重心实时变化的球体负载，能够敏锐检测自身的俯仰、横滚和航向变化，并实时引导电机反向调节以维持动态平衡。赵延辉介绍，在客户进行系统级设计的条件下，相关方案的俯仰和横滚角度精度可以达到0.1度。

搭载ADIS16607的动态平稳控制演示

对于需要连续运行的工业机器人，长期稳定性尤为重要。设备在出厂时完成校准，并不意味着经过长时间运行、反复启停或环境温度变化后，仍然能够保持相同的测量表现。若每次启动都需要重新归零，现场还必须具备合适的校准条件，这对于某些工业应用并不现实。

ADI将重复性作为相关产品的重要设计指标，并通过高温高压加速老化、温度循环、高加速应力以及高低温存储等测试，评估器件在不同环境条件下的可靠性表现。

赵延辉表示，机器人对传感器的需求需要结合具体应用判断。对于室内表演、运动幅度较小的场景，系统对高性能IMU的依赖程度可能相对有限；但在全地形运动、大幅度动作或连续作业等场景中，传感器的抗振和长期稳定性就显得更加重要。如果采用成本较低的器件，却需要通过额外的减振设计、软件补偿和后期维护来弥补性能不足，整体系统成本未必更低。

ADIS16607推出的意义，正是在较小封装内兼顾高性能测量与长期稳定性。随着芯片级产品的应用范围扩大，器件成本、系统集成难度和实际运行效果之间的关系，也将成为客户选型时需要综合考虑的重要因素。

从运动感知延伸至设备健康监测

除运动姿态测量外，ADI还将惯性传感技术延伸至机器人健康监测与预测性维护。

机器人在长期运行过程中，机械关节、轴承、齿轮箱和电机等部件会逐渐产生磨损。螺丝松动、机械结构异常或部件老化，也可能改变设备运行时的振动特征。如果能够在故障发生前识别这些变化，就有机会提前安排检修，减少突发停机带来的影响。

在这一方向上，ADI推出的ADXL383宽带宽加速度计值得关注。赵延辉介绍，机器人整体运动的频率可能并不高，但内部机械部件出现异常时，相关特征可能体现在更高次谐波中。因此，针对设备健康监测的传感器，需要具备足够的带宽，才能捕捉这些变化。

ADXL383的带宽达到16kHz，可用于机器人关节及其他运动部件的振动监测。通过采集振动信号并进行时频域分析，系统能够观察正常运行与异常状态下的信号差异，为设备健康评估提供依据。

与主要用于姿态测量的IMU相比，宽带宽加速度计更侧重捕捉机械部件的高频振动信息，两者承担的任务有所不同。赵延辉表示，ADI已在部分工业应用中观察到相关监测需求，机器人机械臂也属于这一技术的应用方向。

此外，低功耗也是长期监测的重要条件。ADXL383通过不同工作模式与信号处理链路的设计，兼顾低功耗运行和宽带宽振动分析需求，为长期监测提供了器件基础。

从应用角度看，预测性维护有望让传感器承担更多设备状态监测任务。随着机器人进入工业现场，企业关注的重点将逐渐从单次动作能否完成，延伸至设备能否长期稳定运行，以及故障能否提前发现。这也为惯性传感技术带来了超出传统姿态控制的增量应用空间。

构建完整的机器人技术支撑体系

精准的感知与状态监测，最终需要与运动执行、实时通信及能源供给紧密配合，才能支撑起完整的机器人作业闭环。在本次工博会上，ADI展示的技术方案全面覆盖了机器人感知、驱动、互联和电源管理等多个关键环节。

在驱动方面，TMC6460面向机器人电机控制应用，将磁场定向控制（FOC）及位置、速度和力矩控制功能集成于单颗芯片，为灵巧手等需要高集成度的应用提供支持。位置反馈方面，ADMT4000通过磁式圈数计数与角度检测，实现多圈绝对位置测量，并可在设备断电期间记录旋转圈数，为机器人关节和线性执行器提供位置反馈。

在互联方面，ADI展示了面向机器人内部多电机协同的E²B方案，以及用于多路摄像头数据传输的GMSL技术。前者有助于简化分布式节点的控制与连接，后者则面向高带宽、低延迟的视频传输需求。此外，PD-Link通过单对双绞线实现供电与数据通信，为工业传感器和边缘设备提供另一种连接方式。

工博会ADI机器人方案展示

而在电源管理方面，LTC7000高边开关驱动器可用于高电压母线与下游控制板之间的供电控制，并提供相应的电流监测与保护能力。对于包含多个电机、传感器和控制板的机器人系统，供电安全与连接可靠性同样是系统设计的重要组成部分。

这些产品面向的具体问题各不相同，但共同指向机器人系统日益复杂的工程需求。感知环节需要提供准确、稳定的数据，驱动环节需要将控制指令转化为可控的运动，互联环节需要保证不同节点之间的信息传输，电源管理则关系到各个部件能否安全运行。

赵延辉指出，尽管ADI目前仍以提供高性能独立器件为主，但公司正在持续强化面向机器人领域的系统级解决方案能力，根据客户实际工程需求提供从信号链前端到后端控制的协同支持。这意味着，ADI的技术布局不仅停留在单颗芯片极限性能的突破上，更着眼于如何降低客户的系统集成门槛，推动多维度的底层技术在终端应用中高效落地。

而对于正加速走出展台、迈向产业深水区的机器人行业而言，任何底层技术的价值最终都要接受真实工况与长期运行效果的检验。如何在复杂动态环境中持续获取高质量的传感数据，并在测量性能、封装体积、运行功耗与系统综合成本之间找到最佳平衡点，将继续深刻影响通用机器人从技术验证走向规模化商业落地的演进进程。