机器人“会用手”了 灵活操作工具成现实
机器人“会用手”了 灵活操作工具成现实。灵巧手如果不会使用工具，就跟夹爪没什么区别。现在，能拧螺丝、抡锤子，玩转各类工具的灵巧手已经问世了。这款灵巧手出自银河通用最新推出的神经动力学模型DexNDM。
在DexNDM的支持下，灵巧手实现了从能动到能用的飞跃。通过分布有偏的真实数据训练，无需成功示例，即可精准弥合Sim2Real鸿沟，首次让通用灵巧手能够对多类物体实现稳定、多姿态、多轴向的旋转操作。无论是微小零件还是大书本、长棍、复杂几何体，都能实现跨类别、跨尺寸、跨姿态的稳定旋转。无论手掌朝上、朝下或侧向，均能沿任意轴向进行稳定、持续的旋转。此外，DexNDM还能自如地抓、转、拧各类工具，胜任拧螺丝、家具组装等长程、复杂操作任务。
DexNDM的核心突破在于首次在真实世界中突破了手掌任意朝向的物体旋转限制，实现了跨物体、跨姿态的稳定手内旋转与工具操作。具体来说，DexNDM能在极具挑战的手腕姿态下（如手掌朝下或侧向），实现长物体沿长边的连续旋转，以及小物体在多种转轴下的稳定旋转。它能处理从小型到细长、从简单几何到复杂结构的多种物体。
DexNDM的关键在于其关节级神经动力学模型。不同于以往整手建模的方式，DexNDM将复杂的手–物交互拆解到关节级，让每个关节独立预测自身的下一状态，完成整手的运动预测。这种分解不仅显著提升了数据利用效率，还能增强模型在不同物体、姿态下的泛化能力。为了学习到具有良好泛化性的动力学模型，团队开发了一套全自动数据收集策略。在任务无关的随机扰动下，机器人能自主生成丰富的接触数据，不用人工重置，也不会频繁“翻车”。
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