机器人“会用手”了 灵活操作工具成现实(2)
基于此，研究者进一步训练了一个残差策略网络，用于弥合仿真到现实的差距，使仿真中学到的基础策略能够顺利迁移到真实世界。在策略学习上，DexNDM采用了“从专家到通才”的训练流程：先针对不同长宽比与几何复杂度的物体训练多个专家策略，再将它们融合提炼为一个统一的通用策略，从而实现跨任务、跨形态的稳定操作。仿真与真实环境的测试表明，DexNDM的操作灵活性、鲁棒性与泛化能力都得到了显著提升。
DexNDM还被作为底层技能接入遥操作系统。操作者只需通过VR控制器给出臂端位姿或旋转轴等高层指令，DexNDM即可自主完成手指层面的精细控制。这种方式克服了传统遥操作在精细操作中的根本难题——人手与机械手在自由度、传感和动力学上的不匹配。借助DexNDM，机器人不仅能“抓得稳、放得准”，还能完成复杂的、涉及旋转的手—物—物交互，实现工具使用与长程装配等对系统鲁棒性要求极高的任务，真正迈向“能转能用”的灵巧操作。
DexNDM解决的是机器人研究中最具挑战性的手内操作中的关键问题——手内旋转。这一突破推动了机器人从简单能力向精细操作能力的跨越。整体来看，机器人的能力大致可分为运动能力和操作能力两类。如今，机器人不再需要被绳子吊着防摔，甚至在人为干扰下仍能稳住身形。然而，站稳之后，想让机器人真正具备生产力，关键还在于操作。所谓操作，就是机器人真正“动手干活”的能力，包括抓取、环境辅助操作、柔性物体操作、手内操作和工具操作。
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