北大等賦能機器人泛化非抓握技能推動靈活操作新突破

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2025-08-05 10:49:11 騰訊網(wǎng)

北大等賦能機器人泛化非抓握技能推動靈活操作新突破。北京大學(xué)和銀河通用機器人公司的研究團隊提出了一種新的自適應(yīng)性世界-動作模型DyWA，旨在解決非抓握操作中的復(fù)雜問題。呂江燃博士是該論文的第一作者，主要研究方向為具身智能，聚焦于世界模型和機器人的靈巧操作。王亦洲教授與王鶴助理教授擔(dān)任通訊作者。

北大等賦能機器人泛化非抓握技能

盡管當(dāng)前的機器人視覺語言操作模型展現(xiàn)出一定的泛化能力，但其操作模式仍以準(zhǔn)靜態(tài)的抓取與放置為主。相比之下，人類在處理物體時常常采用推動、翻轉(zhuǎn)等更加靈活的方式。例如，要抓起一張薄薄的銀行卡，通常需要先將其推到桌邊；而抓取一個寬大的盒子，則往往需要先將其翻轉(zhuǎn)立起。這些技能屬于非抓握操作領(lǐng)域，這種操作不通過夾取或抓握方式完成，廣泛應(yīng)用于處理薄片、大型物體、復(fù)雜幾何或密集場景下的任務(wù)。然而，現(xiàn)實環(huán)境中的物理屬性如摩擦力、質(zhì)量分布等都制約了非抓握操作的實現(xiàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，DyWA應(yīng)運而生，這項研究已被ICCV 2025接收。

北大等賦能機器人泛化非抓握技能推動靈活操作新突破

非抓握操作面臨兩大難點：復(fù)雜的接觸建模和現(xiàn)實感知受限。與抓取相比，非抓握操作涉及連續(xù)接觸和多變的摩擦力等復(fù)雜物理交互。傳統(tǒng)方法依賴精確的物體質(zhì)量、摩擦系數(shù)、幾何模型，但在真實世界中難以獲得?，F(xiàn)有學(xué)習(xí)方法如CORN、HACMan雖然可以部分解決問題，但缺乏對環(huán)境中潛在動力學(xué)屬性的建模與適應(yīng)能力，導(dǎo)致在面對真實物理擾動時表現(xiàn)不佳。此外，高質(zhì)量的非抓握操作要求機器人具備高精度的感知系統(tǒng)，但在現(xiàn)實中，傳感器面臨單視角點云嚴(yán)重遮擋等問題，多視角設(shè)置又過于昂貴且繁瑣。

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