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DexCanvas:具身数据的规模、真实、力觉真的突破不了三缺一吗?
具身智能之心· 2025-10-10 00:02
灵巧抓取为什么这么难? 近两年,具身领域在认知、感知和规划层面取得了显著进展,但让机器人在物理世界中实现精细手部操控、像人类一样执行复杂的灵巧操作, 仍是非常大的难题。目前具身领域已经突破了人类语言理解、物体和场景识别、规划具体任务步骤,但在灵活抓握、感知调节力度等方向还存 在很多问题。 真实场景中,灵巧抓取会面临精确控制、高维运动规划和实时适应动态环境等挑战,任务复杂性要求强大的机械设计和先进控制算法。 而灵巧操作背后的硬件主要是灵巧手,又可以分为两类:两指夹爪和多指拟人化手。两指夹具因其可靠性、简单性和易于控制而被广泛使用。 但这类硬件通常只有一个自由度,很难适配一些复杂任务。为此,类人的具备20+自由度的灵巧手应允而生。这些拟人化手更适合与为人类设计 的物体和环境进行交互。 1)现有灵巧抓取与数据采集方案 虽然国内外各大机器人公司都在发布海量数据集:百万级轨迹、千小时演示,但却缺乏相关力控信息。灵巧手数据好像一直脱离不开这样的定 律:scale、真实、力觉只能三选二。 数据获取方式决定了不能既要、又要、还要! 目前灵巧抓取的学习方法主要分为2类:强化学习和模仿学习。 模仿学习无需构建复杂世界模型和设计奖 ...