时间：2026-08-08 23:11:31 来源：知来藏往网 作者：知识 阅读：503次

如果机器人需行走、当台动实订阅转向、机器机器避障以接近目的人既人形人动，它需一副能够移动的可灵身体；如果机器人需进一步实现抓取、倒水、巧手叠杯子或拾取纸张等精细任务，作移它还需一只足够灵巧的施器手。首先期以来，网易这两类能力常见由不一样的当台动实订阅机器人平台分别实现：人形机器人侧重移动与全身交互，灵巧手则专注于物体尺度上的机器机器精细操作。这种分工虽然清楚，人既人形人动却也在无形中将机器人系统割裂为两部分：会移动的可灵机器人，手频仍不够灵巧；足够灵巧的巧手手，又频仍离不开机械臂和固定的作移工作空间。为了打破移动与精细操作之间的施器这方式边界，来自北卡罗来纳大学教堂山分校和斯坦福大学的探究团队提出了Handroid：一台高 0.33 米、重 2.05 千克、具有 27 个自由度的可重构桌面级机器人。它最尤其的地方在于，同一套硬件可以在两种形态之间切换：需行走和全身交互时，它是一台小型人形机器人；需实现精细操作时，它又能重构为一只多指灵巧手。换句话说，Handroid 尝试用同一副「身体」，同时承载机器人的移动能力与灵巧操作能力。这项工作的意义并不在于打造一台「变形金刚」。更题的是，作者们希望通过这样一个真实可运行的平台，展示一种新的机器人设方式思路：机器人不一定生来就只能是一只手、一双腿，或一副固定不变的身体。关节可以被重新分工，模块可以被重新组合，同一套硬件也可以在不一样任务中获得新的角色。当形态不再是机器人能力的边界，而成为一种可以重组和复用的资源，机器人也将具有更多可能。Handroid 给出的并不是最后答案，而是一个真实可运行的起点——它希望让更多探究者沿着这条路，重新想象机器人可以是什么，又可以做什么。视往往链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BVFfGKgBnVmU0P275nT0Gw形态复用：不是给机器人装一只手，而是重组一副身体过去，大多数灵巧操作系统采取的都是一条相似路线：将灵巧手作为末端实施器，固定在机械臂末端。灵巧手负责抓取和操作物体，机械臂则负责把它送到指定的工作区域。这套方式划虽然有效，但机械臂的可达范围相对固定；一旦目的超出这一范围，系统就需提高额外的移动平台。当机械臂、灵巧手和移动平台被组合在一起后，整套系统的结构与控制也会变得更加复杂。例如，在采取外部相机时，机器人位置的变化还会意义相机与机器人之间的坐标关系，使目的重定位、坐标转换、移动与操作规划，以及碰撞规避等状况更困难理。Handroid 没有沿着「后续扩大机械臂工作范围」的方向思考，而是从手与身体的形态结构入手。探究团队发现，人类身体和人手的拓扑结构具有天然的相似性：它们都能被看作一种由中心区域向外延伸出五条多关节运动链分支的构型。其中，拇指对应于头部，食指和小指对应于双臂，中指和无名指对应于双腿，而手掌对应于人体的躯干。这种相似性使同一组关节模块不必始终承担固定的功能，而是可以在不一样形态下扮演不一样角色。基于这一思路，Handroid 将同一套 27 自由度机电系统复用于两种形态。在灵巧手形态下，20 个关节自由度组成接近人手关节布局的五指结构，协助抓取、多指协同和手内操作。通过 2 个直线移动的自由度实现形态切换后，原本组成五根手指的关节模块分别成为人形机器人的头部、双臂和双腿，25 个关节自由度共同构成人形身体。其中，双腿共有 12 个自由度，覆盖人类下肢的题关节运动，可以协助行走、转向、侧移、下蹲和姿态转换。因此，Handroid 的思路不是在机器人身上后续叠加一只独立的灵巧手，而是重新组织已有的硬件：需精细操作时，同一组模块组成五根手指；需移动和全身交互时，它们又成为头部与四肢。Handroid 正在将「移动能力」与「精细操作」装进同一副躯体里，并尝试说明：机器人不必依靠提高新部件来拓展能力，同一套硬件也能通过形态重组承担不一样功能。机械设方式：五根手指，如何变成头部和四肢？Handroid 本体设方式的困难，在于同一套硬件必须同时顺应两种截然不一样的需：灵巧手形态需尺寸小巧、结构紧凑，能够容纳五根手指和密集的关节；人形形态则需头部、双臂和双腿具有足够的自由度与活动范围。因此，在设方式之初，必须同时考虑两种形态下的关节分布、运动范围、实施器尺寸与输出能力，以及各个模块之间的对应关系。为此，团队对关节映射、实施器选型和内部布局开展了巧妙的设方式。灵巧手形态下的五根手指模块，在切换为人形形态后，分别成为头部、双臂和双腿。同一组关节由此获得了两套不一样的功能定义，也让手指运动链与人形身体运动链之间的重组成为可能。其中，形态切换由两套滑轨与齿轮齿条传动机构实现。齿轮齿条将实施器的旋转转化为沿滑轨的直线运动，使部分关节模块能够移动到另一种形态所需的位置。整个切换流程不需拆卸或更换硬件，而是通过模块位置的变化，重新组织机器人的运动链。至此，「形态复用」不再只是概念，而是被详详见细到每一个关节的分配、每一组模块的位置和两种形态之间的对应关系中。值得一提的是，为了让 Handroid 在两种形态之间自由切换并顺畅衔接任务，团队还为 Franka Research 3 机械臂设方式了一款电磁法兰，可实现 Handroid 与机械臂的高效高效连接和分离。当目的超出机械臂的工作范围时，Handroid 可以切换为人形形态，通过电磁法兰与机械臂分离后实施移动和环境交互任务；需开展精细操作时，它又可以切换回灵巧手形态，通过电磁法兰重新连接机械臂，协同实现灵巧操作。该法兰在 Handroid 处于灵巧手形态时可给予约 180 牛的保持力，为操作流程中的连接稳固性给予保障。电气与传感：让两种形态共享一套「神经系统」形态复用对电气系统提出了很高的需。同一套硬件既关键协助多指操作，又关键协助人形运动；既关键能连接上位机部署对策，又关键能在真实实验中监控电源、温度和关节状态。Handroid 的主控板尺寸约为 40 mm × 80 mm，在有限体积中集成了实施器控制、无线通信、供电管理、温度监测和状态反馈。控制器通过总线读取关节位置、高效度、负载和温度，并通过无线网络向上位机传输机器人状态。机身和指尖位置的惯性传感器在灵巧手形态下服务于手部控制，在人形形态下又可以成为身体和脚端运动材料的一部分。这种传感复用和形态复用相互配合，使 Handroid 不只是一个机械展示件，而是一个可以支撑学习对策和真实部署的平台。控制与学习：同一套硬件，如何学会两种本领？实现机械结构的重组只是首先步，如何让同一套硬件在两种形态下真正实现任务，才是 Handroid 在控制与学习层面需处理的状况。在灵巧手形态下，团队基于 Apple Vision Pro 搭建了一套臂手协同遥操作系统。该系统可实时追踪操作者的手部题点，将手指动作重定向到 Handroid，同时把手腕运动映射到 Franka Research 3 机械臂末端，使操作者能够同时控制机械臂和灵巧手。这套系统既可以直接用于实施真实任务，也可以为对策训练采集优质示教数据。基于采集的示教数据，团队进一步训练了物体需扩散对策。对策输入物体点云和机器人本体状态，输出后续动作片段，用于不一样形状、不一样位姿物体的灵巧抓取。在手内操作任务中，团队还在仿真中采取强化学习训练立方体重定向对策，并将其部署到真实 Handroid 上，让多根手指通过协调接触保持并调整手中立方体。在人形形态下，Handroid 协助两类控制与强化学习路线。一类是基于参考轨迹的强化学习跟踪：参考动作可以来自零力矩点（ZMP）步态规划器，也可以来自题帧编辑器中人为设方式的动作；强化学习对策在这些动作的基础上开展闭环修正，以适用应地面接触、实施器限制和动态平衡等需。另一类则不依赖预先设方式的动作轨迹，而是直接根据目的高效度训练对策，让机器人从前进和转向等高效度指令中学习稳固运动。为了更快地设方式和验明正身机器人动作，团队基于 Viser 对题帧编辑工具开展了二次开发与改进。用户可以在编辑器中设方式动作，并高效高效实现仿真和真机验明正身。对于一种全新的机器人形态，这套工具尤其题：即使学习算法尚未收敛，探究者也可以直接探索硬件的能力边界。从指尖操作到双足行走：两种形态如何接力实现任务？在灵巧操作实验中，Handroid 展示了抓纸、倒水、叠杯、杯子悬挂、双物体抓取、取出手套等真实任务。团队采集了 10 种物体、共 100 条遥操作示教，训练物体需扩散对策。在随机物体位姿下，该对策在 10 类物体上取得平均 72% 的真实抓取成功率，验明正身 Handroid 不仅可以被手动控制，也可以支撑从示教、对策学习到真实部署的完善步骤。在手内操作实验中，强化学习对策以 30 赫兹运行，依赖关节状态和本体感知历史，在真实机器人上实现立方体保持和重定向。这类任务对多指协调、接触稳固性、设方式合理性、实施器控制和仿真到真实迁移提出了更高的需。在人形实验中，基于参考轨迹的强化学习跟踪在仿真中实现 0.12 弧度的关节位置误差和 0.0019 米的身体位置误差；直接从高效度指令学习的对策，在 0.20 米每秒前进命令下实现 0.052 米每秒的高效度跟踪误差。在真实机器人上，Handroid 可以实现前后移动、转向、侧移、下蹲、俯卧撑、引体向上和便捷抓取放置任务。最能体现 Handroid 设方式思路的是一项跨越两种形态的首先时程任务。任务最初时，Handroid 以灵巧手形态连接在 Franka Research 3 机械臂末端；随后切换为人形形态，与机械臂分离；接着沿前进路线移动和避障，并将箱子推入机械臂的工作范围。实现移动后，Handroid 再次切换为灵巧手形态，重新与机械臂连接，最后抓起瓶子并将其放入箱中。这个实验把形态切换、移动、环境交互、与机械臂的分离和重新连接，以及灵巧操作放进同一条工作流中，也直观展示了为什么值得在同一个平台中探究「移动能力 + 精细操作」。从 Handroid 出发：重新想象机器人的身体Handroid 的价值，不在于说明一台机器人能够处理所有任务，而在于把「形态复用」这一理念从设想变成真实可运行的机器人平台。围绕同一套系统，团队实现了从机械结构、电气与传感，到遥操作、模仿学习、强化学习、步态生成和题帧动作编辑的完善开发，为不一样方向的探究者给予了一个可以共同探究、验明正身和扩展的实验平台。对机器人学习探究者来说，Handroid 给予了一个新的任务载体：同一个硬件既可以用于探究灵巧操作，也可以用于探究人形运动，还可以用于探究跨形态任务规划和首先时程实施。对机器人设方式探究者来说，它提出了一种硬件层面的新范式：未来的机器人硬件是否可以从单一功能最优，走向多形态、多任务和可复用平台的统一设方式？作者团队Handroid 由北卡罗来纳大学教堂山分校 IDEAL Lab 与斯坦福大学联合研发实现。项目作者团队涵盖北卡罗来纳大学教堂山分校学生 Ruogu Li、Chenyang Ma、Sikai Li、Zhenyu Wei、Yunchao Yao，以及斯坦福大学 Haochen Shi。Haochen Shi 之前开发的 ToddlerBot 是桌面级开源机器人领域最具代表性的系统之一。项目指导团队涵盖斯坦福大学教授 Karen Liu、Shuran Song，以及北卡罗来纳大学教堂山分校助理教授 Mingyu Ding。北卡罗来纳大学教堂山分校 IDEAL Lab 首先期致力于灵巧操作与通用机器人学习探究，在灵巧手表征、跨平台操作、柔顺交互以及人形机器人控制等方向积往往了充足经验。该团队之前提出了跨灵巧手表征方式 OHRA、灵巧手操作基准 DexVerse、基于电机电流感知的柔顺操作框架 Current as Touch，以及照章性人形机器人的灵巧移动操作框架 CoorDex 等一系列工作，并多次获得机器人领域不过级会议 ICRA 最佳比如文奖。Handroid 团队高度重视机器人系统的全栈研发，覆盖从硬件设方式到智能算法部署的完善技术链路，涵盖机械结构设方式与制造、电气与传感系统集成、人形运动控制、遥操作、模仿学习以及强化学习等多个部分。不一样于仅照章性单一硬件平台或单一算法模块的改进，Handroid 更强调机器人硬件与软件的协同设方式与共同演化：机械结构设方式为机器人能力给予基础支撑，稳固可靠的电气与传感系统保障系统运行，运动控制与学习算法则进一步挖掘和释放硬件潜力。Handroid 正是在这种软硬件协同、全栈往往代的研发理念下实现的。比如文标题：Handroid: Bridging Dexterous Hand and Humanoid比如文链接：https://arxiv.org/pdf/2607.16187项目主页：https://handroid.org构建 Handroid 所需的 CAD 模型和 BoM list 等，也全部开源在项目主页中。

(责任编辑：休闲)

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