基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法

基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法：从理论到实践的系统解析

关键词

电池健康状态（SOH）、剩余使用寿命（RUL）、人形机器人、机器学习、时序数据建模、多模态特征融合、边缘计算部署

摘要

本报告系统解析基于机器学习的人形机器人电池健康状态预测方法，覆盖从理论框架到工程实现的全链路。首先界定人形机器人场景下电池健康状态的核心指标（SOH/RUL/RC），梳理从电化学模型到数据驱动方法的技术演进；其次通过第一性原理揭示电池退化机理，构建"机理-数据"融合的理论框架；继而提出包含数据采集、特征工程、模型设计的分层架构，结合LSTM/Transformer等典型模型的实现细节；最后聚焦人形机器人特有的动态负载、小样本、实时性挑战，给出工程部署策略与未来演化方向。本文兼顾理论深度与实践指导，为研发人员提供从算法设计到落地应用的完整技术路径。

---

一、概念基础

1.1 领域背景化

人形机器人作为最复杂的移动机器人系统，其能源管理直接决定任务执行可靠性与安全性。与固定场景设备（如储能电站）或低动态设备（如电动汽车）不同，人形机器人电池需应对：