解锁多项技能！兼容各类品牌！深圳技术大学研究团队推出通用具身智能系统，实现试管分拣、线性柔性体灵巧操作等广泛实际场景应用！

作者：陆柒发布时间：2024-11-17 点击数：

AI摘要

近年来，随着机器人技术的迅猛发展，机器人已悄然渗透至制造、服务、医疗、军事等多个领域，成为驱动行业革新与升级的关键力量。各行各业对于机器人移动与操作技术的需求亦呈现出日益增长的趋势。然而，

摘要由作者通过智能技术生成

近年来，随着机器人技术的迅猛发展，机器人已悄然渗透至制造、服务、医疗、军事等多个领域，成为驱动行业革新与升级的关键力量。各行各业对于机器人移动与操作技术的需求亦呈现出日益增长的趋势。

然而，在实际应用中，不同行业的环境与任务需求千差万别，机器人如果不经过针对性训练，往往难以迅速适应新环境与新任务。同时，受限于不同品牌机器人系统不兼容的问题，企业常常无法充分利用现有设备资源，当在某些情况下需要快速实现复杂任务流程时，就必须因兼容性问题采购同一品牌的机器人设备，对机器人进行全盘更换，这无疑将带来沉重的投资负担。

解锁多项技能！兼容各类品牌！深圳技术大学研究团队推出通用具身智能系统，实现试管分拣、线性柔性体灵巧操作等广泛实际场景应用！(图1)

此外，在学术研究领域，通用、可靠且具备多接口的多场景综合仿真实验平台也尚显匮乏。不同品牌的机器人因操作方法各异，往往需要专门培训才能投入新领域应用，这无疑增加了技术普及的难度，并导致技术研发进程受阻，面临兼容性、稳定性、准确性以及泛化性等多重挑战。

因此，如何有效满足各行业对机器人移动与操作技术的多样化需求，构建一个既兼容广泛又高效稳定的机器人系统，已成为当前亟待解决的一大挑战。

▍适用实际，提出具身智能机器人系统

针对这一问题，来自深圳技术大学中德智能制造学院机器人自主移动与操作实验室（ARTS Robotics）的马淦团队进行了深入研究，并通过整合学术界和产业界的相关前沿技术精髓，推出了一个适用于广泛实际场景的具身智能机器人系统。

一个通用的具身智能系统就像一个 “智能中枢” 一样，能够根据具体场景需求，灵活配置和调整机器人的行为策略。深圳技术大学中德智能制造学院机器人自主移动与操作实验打造的这款具身智能机器人系统便是如此。

如同一把万能钥匙，该系统可以打开不同行业需求的 “锁”，从而大大提高机器人在各种复杂场景下的适应性和任务执行效率。

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具体来说，该系统具有良好兼容性，不仅能无缝对接各类品牌移动机器人及机械臂，还实现了在各类不同实际应用场景中驱动机器人自如施展具身智能的移动与操作技能。用户只需导入机器人物理模型，就能快速部署机器人单双臂动作。

在促进机器人自主操作层面，该系统更是集成了最前沿的实用性单臂精细作业算法与双臂协同控制策，并采用了基于WRS开源框架的统一接口技术，有效破解了因品牌差异导致的机械臂操作方法各异需专门培训的难题，拓宽了机械臂的应用边界，使之能够轻松跨越行业界限，实现更多领域的高效应用。

这一创新性的系统设计，让机械臂如同拥有了“万金油”般的灵活性，可轻松应对各种行业挑战，真正实现一次部署，多处受益的“一劳永逸”效果。

▍多项技能，广泛适应多样化任务处理

当前，该系统已成功解锁试管高效分拣、线性柔性体灵巧操作、咖啡机精细拆解、插件精准装配以及咖啡拉花艺术制作等多项技能，全面展现了其在多样化任务处理中的出色表现与广泛适应性。

试管分拣：医药研发与实验流程的高效自动化

在制药、化学及生物学研究领域，试管操作是日常实验中不可或缺的一环，涉及大量的分类、排列与转移工作。传统的人工操作方式不仅耗时费力，易出错，且由于试管操作环境通常包含有害或敏感的化学物质，长期接触易对科研人员健康构成潜在威胁。尽管自动化试管操作系统已初步缓解了这一问题，但在对象检测与抓取推理上的局限性仍限制了其效率与准确性。

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智能试管分拣（2倍速）

对此，研究团队创新性地融合了对象检测模块与抓取推理模块，构建了一套高效、精准的试管操作系统。对象检测模块能够迅速识别试管架及其孔位，而抓取推理模块则依据试管的实时姿态灵活调整机械手姿态，确保每一次抓取都准确无误。这一技术的引入，使得人形机器人能够在实验室环境中高效、有序地完成试管分拣与整理任务，极大地提升了实验效率，降低了人为错误与试管损坏的风险，为医药研发与实验流程的自动化提供了强有力的支持。

线性柔性体操作：解锁可变形物体操控的新篇章

一般来说，传统的机器人操纵方法大多基于刚性物体的运动学和动力学，这些方法由于没有考虑物体的可变形特性，因此在处理可变形物体时效果有限。线性柔性体，如电缆、软管、布料等，因其缺乏固定的形状与刚度，且具有弹性和可弯曲性，其精确的变形模型，即描述外部力与物体状态之间关系的模型很难获得，这使得线性柔性体精确控制与操作变得异常复杂。

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精准操作线性柔性体（5倍速）

对此，研究团队与清华大学自动化系李翔教授团队携手，提出了提出一种基于回归器的模型适应方法，用于可变形线性物体（DLOs）的建模和力控制。该方法不仅提高了机器人对线性柔性体的操控灵活性，还显著增强了其对不同环境与任务的适应性。无论是工厂中的线缆布置、设备维护中的管道管理，还是纺织工艺中的布料缝制与铺设，机器人都能以高度的精确性与稳定性完成任务。这大幅减少了因人工操作而产生的变形误差与损坏率，推动了工业制造与日常生活的智能化进程。