（1）控制系统:控制系统是实现人形机器人复杂动作和行为的关键。

a)传统控制方法:

零力矩点(ZMP)方法:长生成稳定的步态式，但在行走速度和鲁棒性方面有限制。

基于动态模型的方法:提供出色的稳定性和较低的计算复杂度，但通常仅适用于理想的平坦地形。

b) 基于优化的控制方法:
包括粒子群优化(PSO)、中心力优化(CFO)、模型预测控制(MPC)和轨迹优化(TO)等技术全身控制(WBC)方法融合上下身任务，在执行任务的同时考虑各种约束。

最新的MPC进展提高了实时适应性和效率。

c)基于模型的控制方法:
使用机器人和环境的动态模型来计算最佳控制命令。

包括基于人体数据的平衡策略方法、实时反馈方法和虚拟重力补偿(VGC)方法等。

d)仿生控制方法:
小脑模型关节控制器(CMAC):在处理噪声和干扰方面表现出色。

中心模式生成器(CPG):具有广泛的适用性，但参数调整具有挑战性。

e)基于学习的控制方法:
机器学习和深度强化学习的出现revolutionized了人形机器人控制

这些方法使机器人能够获得复杂的运动技能，适应不确定的环境，并通过学习提高运动能力。

（2）感知与交互:感知和交互能力使人形机器人能够理解和适应复杂环境。

a)视觉系统:
包括单目和立体视觉系统。
立体视觉系统允许机器人测量到目标的距离，实现检测和避障等任务。

b)惯性测量单元(IMU):
通常附着在上身，测量相对于地面的角度和角速度。
IMU数据经过滤波算法处理后用于步态引擎的开发。

c)多传感器融合:
结合视觉、听觉、触觉等多种传感器模态的信息。
通过合理利用多个传感器的优势，机器人可以对观察到的环境进行连贯的解释和描述。

d)人机交互:
强调自然和安全的交互，
研究方向包括多模态信息融合技术、语音语义分析等。
探索集成先进语言模型(如OpenAl的ChatGPT)以增强人机交互能力。

    这些关键技术的进步使人形机器人在复杂性、适应性和功能性方面取得了显著提升。然而，每个领域仍然面临着挑战，需要进一步的研究和创新来缩小与人类能力的差距。