CoRL2025RobustDexGrasp机器人手实现多物体灵活抓取

聚焦机器人灵巧性，突破机器人抓取难题

2025 年 11 月 11 日，CoRL 2025（机器人与学习会议）上，最新发布了突破性研究项目——RobustDexGrasp。这一先进框架使得灵巧机械手能够像人类手一样，几近完美地抓取和操控各种物品，从而填补了机器人灵巧性与人类手部运动能力之间的巨大差距。这一进步将掀起机器人技术在复杂物品操控领域的一场新革命。

与人类手部拥有超过 20 个自由度、能够轻松精确地完成多种操作不同，目前大多数机器人依然依赖相对简单的钳式机械抓手，擅长完成工业领域中的重复性任务，却难以在实际生活中处理复杂多样的任务。RobustDexGrasp 通过多项创新技术，首次实现了机器人在动态环境中对各种复杂物体进行稳定抓取，为机器人在日常生活中的普及、应用奠定了基础。

核心挑战：为什么灵巧抓取仍然难以突破？

尽管机械手在外观和结构上与人手相似，但它们在掌握灵活抓取技术上依然面临着三大关键挑战：

高维度控制的复杂性
灵巧机械手具有 20 个自由度，每个手指的运动都会影响整个手掌的抓取动作，因此在实时情况下计算最佳的手指轨迹与施力分布极为困难。这种挑战类似于如何让一个新生婴儿学会协调食指和拇指捡起一个小物品。
适应多种形状物体的普适性
日常生活中的物体具有多种形状，例如球形物体需要包围式抓取，而细长的物体则需要使用精确夹持。开发一种能够适应各种形状和材质的抓取策略，就像教会一个孩子如何抓取各种不规则形状的物体一样，是一个极具挑战性的任务。

基於單目視覺的形狀不確定性
在實際環境中，機器人感知通常僅依賴單攝像頭系統。這種方法雖然經濟實用，但由於深度模糊、局部遮擋等問題可能導致物體形狀判斷出現誤差。如何在缺乏完整 3D 模型的情況下準確識別和抓取物體，一直以來都是科學家們試圖攻克的難題。

关键突破：量身定制的解决方案

针对上述挑战，RobustDexGrasp 提供了针对性解决方案，通过多种前沿技术，使得灵巧抓取能力取得飞跃式提升：

教师-学生式强化学习：攻克高维控制挑战
研究团队设计了一种双阶段的策略学习方法。在第一阶段中，“教师”使用特权信息在仿真环境中学习理想的抓取策略；在第二阶段，“学生”仅通过实际感知数据模仿教师的策略，并进一步适应实际环境中的动态变化。这大幅显著降低了训练难度，也增强了系统对突发情况的应对能力。
基于手部直觉的形状泛化能力
传统方法通常需要详尽的 3D 形状信息，而 RobustDexGrasp 则采用了一种简单的“手部直觉”方法：它关注手指与物体表面的实时接触信息，而非完整记忆物体的所有细节。这种转变不仅极大地简化了复杂计算，还显著提升了对各种形状的适应能力。
多模态感知：减轻视觉不确定性
不再单纯依赖视觉，RobustDexGrasp 将机器人手掌的触觉与视觉相结合，形成了一种“多感知”机制。例如，当相机无法清晰看到透明玻璃时，机器人可以通过触觉感知物体的存在，从而实现更加精确的操作。

卓越表现：从实验室到现实世界

在实验验证中，RobustDexGrasp 展现了令人瞩目的性能。尽管仅用 35 个模拟物体进行训练，但在多达 512 件复杂现实物体的测试中，其抓取成功率高达 94.6%。这些物体包括狭长物体、重型工具、透明玻璃和柔软玩具等复杂物体类型。

此外，该系统的鲁棒性和适应性也收获了高度评价：
– 系统能够即使在抓取的对象遭受外力扰动的情况下维持稳定抓取，展现出显著的抓取可靠性。
– 面对物体意外碰撞或滑脱的情况，可以通过实时调整手指位置和施力实现动态恢复，这一闭环控制水平是机器人学界长期追求的目标。

迈向机器人全面灵巧操作的新时代

RobustDexGrasp 的意义远超简单的抓取能力，它为机器人更多元化的任务应用打开了大门。例如：
– 拥挤环境中的抓取：利用目标物体分割模型，机器人可以从一个杂乱的物品堆中精准挑选目标物体，尽展其抓取能力。
– 任务导向型抓取：结合视觉语言模型，机器人能够基于任务需求调整抓取方式，例如完成清理桌面或与人下国际象棋。
– 动态交互：借助目标跟踪模块，机器人机械手可以精准抓取运动中的物体，例如从传送带上的物品中挑选特定目标。

尽管 RobustDexGrasp 已经显现出其在机器人灵巧操作领域的重要意义，但研究仍在推进，未来将努力应对抓取超小型物体及实现诸如推拉等非抓取互动技巧。

RobustDexGrasp 的研究表明，机器人技术日渐接近人类手部灵巧性的未来。该领域的持续突破为构建一个由智能机器人深度参与生活和工作的世界奠定了稳固基础。