【Claude vs GPT-5】人形机器人控制系统主程序主循环流程图 - 详解

Claude

该流程图包含了以下关键特性：

主导组成部分：

1. 系统初始化阶段：

• 硬件接口初始化（电机、传感器、通信等）

• 配置参数加载

• 软件模块初始化

• 系统自检程序

2. 主控制循环（1kHz频率）：

• 数据采集阶段

  ：读取各种传感器数据

• 状态估计阶段

  ：数据融合和状态估计

• 感知与规划阶段

  ：环境感知、路径规划、步态规划

• 控制决策阶段

  ：根据不同模式选择相应控制器

• 安全监控阶段

  ：多层次安全检查和保护

• 控制输出阶段

  ：计算和发送控制指令

• 通信与日志阶段

  ：外部通信和数据记录

关键设计特点：

1. 实时性保证

   ：1ms控制周期，确保实时响应

2. 模块化设计

   ：不同功能模块清晰分离

3. 多层安全保护

   ：关节限位、力矩限制、温度保护等

4. 多种运动模式

   ：行走、平衡、操作等不同控制模式

5. 故障处理机制

   ：完善的错误检测和恢复机制

这个流程图可以作为人形机器人控制系统构建的架构参考，涵盖了从系统启动到运行控制的完整流程。

ChatGPT

我会假设这是一个高阶、多模块的系统，涵盖传感器融合、运动规划、动力学控制、人机交互、安全监控等模块，并体现机器人主循环的层次结构。
下面的流程图逻辑会分为两大部分：

1. 系统启动与初始化（主程序）
2. 实时控制循环（主循环）

逻辑说明

1. 主程序部分

• 初始化

  ：先加载设置 → 初始化硬件（传感器、执行器、通讯）→ 软件模块（运动学、动力学、AI）

• 安全监控

  ：主循环前就启动安全检测，防止在执行过程中硬件损坏

• 主循环部分

• • 传感器资料采集

    ：包括 IMU、视觉、力矩传感器等

  • 数据融合与定位

    ：用 EKF/UKF/SLAM 来得到稳定的机器人状态

  • 指令解析

    自主 AI 行为决策就是：可以是远程遥控，也可以

  • 运动规划与控制

    ：全身逆运动学（IK）+ 平衡控制 + 逆动力学求解

  • 安全检查

    ：循环中持续检测紧急情况（跌倒、碰撞、电机过流等）

  • 执行器驱动

    ：将计算结果下发到关节驱动器

  • 数据记录与UI更新

    ：方便调试和远程监控

• 停止与关机

• • 停止控制循环

  • 释放执行器、保存数据、断开通讯

  并行运行的。就是在该版本中，每个泳道将表示一个独立的子系统，它们在主循环中

  

  逻辑说明

  1. 感知泳道：

  • 主要负责数据采集和数据融合。

  • 包括传感器读取、数据融合（如EKF/UKF/SLAM）和机器人状态更新。

• 决策泳道：

• • 主要负责解析控制指令和生成自主决策。

  • 根据收到的遥控或本地指令，生成运动规划和决策策略。若没有指令，系统会选择自主行为策略（例如基于AI或行为树的决策）。

• 执行泳道：

• • 负责生成运动轨迹、进行逆动力学求解和将控制指令下发到关节执行器。

  • 执行具体的运动控制操作。

• 安全监控泳道：

• • 实时监控系统状态，如电流、关节位置、传感器状态等。

  • 如果发现潜在的安全问题（如碰撞、过流等），触发急停或采取相应的安全措施。

  并行执行

  这些模块是在每个主循环周期中并行执行的。流程图反映了这些子系统的并行性，使得每个子系统能够独立高效地工作，同时共享机器人状态和控制信息。

  Copilot

  

  

  使用与扩展建议（可选）

  • 版本化与差异对比

  • • 将 title 中版本号按你的提交历史递增，例如 v0.1.1/v0.2.0，并在变更点附近添加 note 标注“新增/变更/弃用”。

  • 粒度拉通代码

  • • 将“状态估计”“WBC/QP”“低层控制”中的每个函数再各出一张子流程图，标题加相同版本号，以完成函数级一一对应。

  • 可插拔任务

  • • 在“规划/决策”与“WBC/QP”之间增加“任务装配线”分区，用条件分支控制手端/视觉引导/楼梯等可选任务的注入与降级。

  • 健壮性

  • • 给“调度器”与“安全监控”增加“退化级别”枚举，配套日志打点，便于线下复盘延迟-降级曲线。

  如果你愿意，我可能继续为某一个分区（比如“WBC/QP”或“状态估计”）出函数级、符号级的子图，与你的代码逐函数对齐，保持版本化可追溯。你最想先拆哪一块？