加州大学圣地亚哥分校提出EgoThumb可穿戴机械拇指,单手完成双手任务
加州大学圣地亚哥分校团队在arXiv预印本提出EgoThumb,一种由掌侧广角相机和模仿学习模型驱动的可穿戴机械拇指,可自主抓握并稳定物体,让使用者单手完成拧瓶盖、搅拌茶等任务。
加州大学圣地亚哥分校团队在arXiv预印本提出EgoThumb,一种由掌侧广角相机和模仿学习模型驱动的可穿戴机械拇指,可自主抓握并稳定物体,让使用者单手完成拧瓶盖、搅拌茶等任务。
DTU 与奥胡斯大学、丹麦技术研究所及 TICRA、Arctic Unmanned 等企业合作,用物理气相沉积(PVD)制备超薄涂层以增强或减弱无人机雷达反射信号。初步测试在矩形板和圆柱等简单形状上实现反射信号显著衰减,下一步将把该方法适配到几何更复杂的无人机,并在真实环境中测试其雷达探测效果。项目另一条路线是开发可调控电磁波的人工超表面,据称制造成本可能低于 PVD 处理。
一款软体机器人鼓手通过 Tap-Pull(TP)与 Micro-Pulse(MP)两种技巧实现高频鼓滚奏,并借助贝叶斯优化在数据驱动下分别调参。软体 TP 每次击打获得最高 12.25 次反弹且间隔均匀;软体 MP 抑制音量衰减,声学效率为刚性 MP 的 6.8 倍。研究对比了软体与刚性末端执行器,成果发表于 AIM 2026。
研究团队提出直径1.47毫米的模块化磁软体机器人导管,把成像、光纤布拉格光栅(FBG)形状感知、柔性夹爪、磁锚定球囊和微米级超声触发释放壳集成到磁体本体、表面或相机占位上,并测量各功能对弯曲性能的代价。
该论文用进化算法搜索适合不同目标与约束的多旋翼机体形态,并用非支配排序遗传算法(NSGA-II)生成性能权衡的机体集合。与标准四旋翼相比,Pareto 前沿极值在机动性、推重比和尺寸上分别提升 489.2%、23% 和 4.8%,机动性提升来自电机倾角,推重比提升来自更多螺旋桨。实机无人机竞速实验显示,进化出的机体在通过门数、飞行速度和单圈时间上均优于标准机体。
研究团队提出一种针对猕猴桃的双组分光电软吸盘,在已知接触区间内用光学信号估计与真实果实的交互力,对未参与训练的果实取得分组交叉验证 R²=0.968±0.005(MAE=0.138 N),单果留出 R² 中位数 0.973(MAE=0.134 N)。
研究提出一种闭环设计方法,联合优化四旋翼几何与两条被动折叠臂的扭矩-形变响应,以仿真中接触式窄缝穿越的成功率作为反馈信号采样更优设计。原型机宽度从31.3 cm被动收窄至14.1 cm,以2 m/s参考速度穿越15 cm宽开口,可容忍30度以内的接近角误差,并能折叠通过40 cm长的受限通道。与刚性对照相比,软构型在无接触飞行中仅增加2 mm位置RMSE和不到1%的电功耗。
ETH Zurich 研究人员通过改变肌肉与机架的连接方式,让一个1.5厘米机器人单次肌肉收缩跳起5毫米。他们将肌肉与柔性3D打印支架一起设计,支架上的细小凹槽帮助肌纤维排列整齐,并提供牢固的受力点。
安富利联合国家地方共建人形机器人创新中心出品76页白皮书(2026年8月),以五大功能域和六大核心模块为框架,拆解异构计算负载与平台适配、多轴实时控制、灵巧手集成等10类产业落地挑战。
研究团队提出用超材料物理设计刚性板中的波传播,通过优化谐振器晶格产生慢波色散支,将虚拟触觉像素分辨率提升一个数量级。该显示器由8个外围执行器驱动,可在任意表面位置生成厘米级分辨率的局部虚拟触觉像素,输出带宽75-400 Hz。四项感知实验中,参与者对瞬态与持续振动的多像素图案定位、探索和辨别准确率为95.3%至100%。
研究提出一种模式统一的假肢控制框架,将膝踝生物力学表示为随地形坡度和步态相位连续变化的函数,并用径向基函数插值统一上坡与下坡多项式模型。该框架把生物力学转化为随坡度变化的连续阻抗参数,在单一有限状态机控制器中结合双侧传感估计步态状态。
OUCH 是一款腕戴式气动触觉刺激设备,用堆叠气动囊执行器、刚性压头和按设定载荷屈曲的柔性垫片,使压头仅在驱动时接触皮肤。在 200 kPa 气囊充气压力下,其压头接触压强估计达 18,500 kPa,超过商用手持压力痛觉计尖端的 25 倍,且所需总力更小。初步感知测试中,该压头引发不适所需施加力比压力痛觉计低约 89%,为腕部可控、可重复的伤害性刺激提供了基础。
中科院深圳先进技术研究院吴新宇团队研发出可穿戴水下外骨骼,其代表性系统PEAKED是辅助髋关节屈伸的软体水下髋部外骨骼,支持打水、蛙泳踢腿和水下行走。此前人体实验中,PEAKED使打水时每分钟呼吸量降低29.77%、蛙泳踢腿降低25.70%、水下行走降低18.35%。
日本东北大学团队开发出一种无需电子传感器或电路的机械反射模块,将其集成到肌肉骨骼机器人后复现了膝跳反射,并结合按运动相位调节激活阈值的高层控制实现了双足行走。该模块在物理结构中融合感知、计算与驱动,机械检测人工肌肉拉伸超阈值并自动收缩,灵感来自人体肌梭。
ETH Zurich 团队研发出无中心机体的环形柔性框架四旋翼 FlexiQuad,撞击时框架变形吸收能量,仍能继续飞行。该机最高飞行速度达 80 km/h,碰撞测试速度约 25 km/h,框架材料成本低于 15 瑞士法郎,并已用于抓取和搬运软质急救包及超过自重的载荷。团队还用强化学习让其在碰撞后先稳定姿态再恢复自主飞行,但可靠感知与自主导航仍是走出实验室的前提。
布里斯托大学团队用一排普通电动机通过共享机械骨架相互耦合,构建出模拟肌肉收缩的桌面物理模型,成果发表于 Royal Society 期刊 Interface。实验中电动机间歇接触骨架传递力,无需直接通信便自发出现负载-速度关系、随载荷增加更多单元参与、以及协调波等肌肉样行为。研究者认为这种由结构本身承担协调工作的思路,可能有助于改进机器人的驱动方式。
作者提出 MUSBRIC,一套面向可重构肌骨机器人的模块化硬件平台及配套 MuJoCo 仿真器,通过乐高兼容端盖把纤维增强伸长型气动人工肌肉变成可插拔复用的肌肉模块。肘关节原型验证了随载荷变化的屈伸,滑轮导向实现可逆运动,机械限位稳定伸直姿态;机械手展示柔性抓取与多关节搭建,15 种腿部构型在硬件与仿真中完成匹配扫描,四腿组装的四足机器人实现行走。硬件设计与仿真代码将开源。
研究提出基于强化学习的协同设计框架高斯进化专家策略(GES),通过维护一组专家策略并让各自的设计空间领地随控制表现演化,缓解单一共享策略在不同形态下收敛到同一控制策略的行为多样性坍缩问题。
研究团队发布了一款用现成部件搭建的开源膝部外骨骼,其生物力矩控制器完全由仿真生成,无需在目标设备上采集训练数据。方法是用肌肉驱动模仿策略从公开生物力学数据集复现深蹲动作,再把膝关节力矩蒸馏成仅依赖板载传感器的估计器。
一项 arXiv 研究用肘部助力外骨骼服考察举重时力增强的生理、感知与认知后果,发现辅助虽降低肌肉活动,但行为结果并不简单对应这一生物力学变化。辅助降低了感知重量,但该效应受参与者初始经验强烈影响;辅助还选择性削弱了对环境条件变化的适应,努力决策的差异同样由初始经验塑造,而非单纯跟随肌肉活动或感知疲劳的下降。作者据此认为,力增强的感知与认知后果无法仅凭生物力学收益推断,需与身体表现一并评估。
爱沙尼亚塔尔图大学与意大利技术研究院团队让飞蛾仿生机器人通过人工循环系统输送吡咯等化学原料,在紫外光照射处原位合成聚吡咯紫外传感器,使机器人获得原本没有的感知能力。
苏黎世联邦理工学院 10 月 22 日发布博文,展示由小鼠骨骼肌细胞与水凝胶支架构成的约 1.5 厘米长生物混合微型机器人,可跳跃、奔跑、游泳与抓取。团队用算法同时优化肌肉组织分布、体积及水凝胶支架形状与力学特性,在相近肌肉量下运动幅度最高达此前系统的 11 倍;行走版本速度达每秒 6.2 毫米,约合每秒 0.4 个体长,研究称这是迄今报道的步行型生物混合机器人最高速度。
多伦多大学工程团队为单腿跳跃机器人 Hopcopter 开发柔性足垫,使其能在沙地、冰面等困难地形上跳跃。该足垫通过扩大接触面积、球形关节随地形倾斜、橡胶带回位和底部短刺增加抓地,将起跳误差降低最多 66%、效率提升最多 64%,跨地形性能差异减少 84%。相关论文发表于 Advanced Intelligent Systems,团队下一步计划开发自主导航,面向搜救、管道与矿区巡检等场景。
UCLA与UC Davis团队在Science Robotics发表一款全聚合物微型飞行机器人,重185毫克,靠电致伸缩聚合物薄膜直接驱动柔性锥形翼,无需机械传动。测试中它能产生约自重三倍的升力,以平均40厘米每秒的速度自主起飞,被苍蝇拍击中或被压至约自重11000倍载荷后仍能恢复飞行。目前原型通过外部导线供电,团队下一步将改进转向与降落控制、提升载荷,并推进机载电源、控制电子与传感的自主化。
斯坦福大学Elliot Hawkes团队基于藤蔓机器人原理设计软体机器人插管系统SRIS,在尸体测试中8名急救人员等共12人经5分钟培训后,87%首次插管成功,平均耗时21秒;同样条件下视频喉镜成功率为63%、平均耗时44秒。
该研究提出双无人机吊运框架,在缆绳锚点处用自研紧凑型力传感器测量交互力,并通过静态与动态测试评估其线性度、迟滞、重复性和交叉载荷。控制采用级联结构,内环负责机体稳定,外环补偿实测力,在位置不确定下的仿真与室内实验中验证。吊运掉落和受限空间测试与文献分布式方法对比,显示稳定性、协同和抗扰能力提升。
EgoThumb 是一个完全开源的视觉驱动附加机器人拇指,通过视觉模仿学习策略将掌心相机的第一视角图像直接映射为连续关节位置,实现自主抓取与持握辅助。其紧凑的双肌腱驱动手指把驱动单元移至前臂,以降低末端重量并支持精确的主动关节控制。作者称该设计可跨不同用户和环境泛化,硬件与软件均已开源,论文已被 IROS 接收。
研究者提出一种转子由有限数量导电叶片间的分立电路元件构成的电场感应电机,以突破单一连续材料在电阻率、介电常数和电路特性上的限制。该宏尺度电机在转子表面用电路模拟磁感应电机的“深槽”转子设计,从而在宽转速范围内提供更高扭矩。研究完成了该电机的分析、设计与演示。
该论文研究降低扑翼膜翼声学特征的两种被动几何方法,并在一副示例翼上验证。基于膜翼动态突弹模型优化翅脉布局后,实验测得行程反转突弹噪声最多降低8 dB;仿蜂鸟羽毛的附加后缘须进一步将宽频嗖声降低3–4 dB,且不损失升力。论文指出工程翼比其模仿的动物噪声高15–30 dB。
该论文提出一种混合离散-连续多目标双层框架,用于全电重型机械臂的结构与驱动协同设计:上层优化几何与驱动拓扑,下层为各关节搜索电机、减速器和丝杠的可行配置,系统级协调器按硬件质量、协同设计成本和损耗感知供电能量选择执行器包,并将执行器质量反馈至机器人模型直至质量一致。
针对2027年NASA人类探索漫游车挑战赛高中遥控组,一项研究给出四轮教育漫游车的集成可复现设计评估:10.919 kg、215 mm车轮在200 RPM下理论滚动速度8.105 km/h,标称电机参数不足以证明满足8 km/h设计上限。
研究团队提出Torch-Hand人形灵巧手,采用全连杆传动架构,具备21个自由度,其中拇指5自由度、其余四指各4自由度。该手将执行器集成于手掌并采用类串联机器人布置,使电机运动与关节运动学直接对应,兼顾抓取力与载荷能力。实验评估了可达工作空间、指尖协同轨迹、拇指对掌、33种抓取分类覆盖、抓取力、载荷与任务级操作。
该论文提出学习型 real-to-sim-to-real 框架,通过代理辅助逆向设计与不确定性引导修正,把生物曲线转成缆驱动模块化软体机器人的构型。学习型前向代理将形变预测时间从 1.53×10^5 ms 降到 0.0008 ms,约 1.9×10^8 倍加速;逆向设计时间从 1.99×10^6 ms 降到 4.18 ms。
南方科技大学等机构在 Nature Machine Intelligence 发表 NI-skins 人工皮肤,每秒读取超过1万个传感元件并分级处理信号,从感知到解释约23毫秒。
论文提出一种基于串入并出(SIPO)移位寄存器的可扩展模拟传感器读出架构,传感器模块间仅用三根信号线即可扩展。作者在腱驱动灵巧手上集成16个关节传感器模块和1个四通道触觉传感器模块,实现20个通道1 kHz全扫描、最高1.5 kHz稳定运行;关节传感器最大斜率绝对百分比误差0.446%,触觉侧用LSTM模型在1 kHz下完成力估计与接触位置分类。
ArrayTac 是一个闭环压电触觉平台,可在 4×4 执行器阵列上同时连续渲染形状、刚度和摩擦三个触觉维度。每个单元集成三级微杠杆放大器和末端霍尔效应反馈,位移可达 5 mm,阵列刷新率超过 500 Hz,闭环带宽为 123 Hz。
一篇 NeurIPS 2026 Position Paper 提出以身体-控制协同设计实现人形机器人的物理递归自我改进(RSI):利用当前身体与策略的经验,递归地同时改进形态与行为。文章讨论了基于策略性探索、Sim2Real 迁移和元策略学习的协同设计方法,并从方法论、应用和社区角度论证其必要性,同时列出从短期创新到长期目标的开放研究问题。
作者提出 ORBIT(Orbital Reconfigurable Base-actuated Integrated Theta-motion Hand)模块化多指机械手平台,核心是旋转指节机构,手指通过带传动绕圆柱形手掌移动,无需拆解即可在 1 秒内完成手指布局重构。
韩国团队提出 RAIWAY 轮足双足机器人及接触信息控制方法,机器人配 20 英寸轮,可在不规则、不连续地形上滚动移动。该方法在仿真中把多接触事件蒸馏为隐表示,部署时仅凭本体感知在线推断,无需接触传感器。实机测试覆盖陡坡、砾石、凸点与岩石地形,并在户外楼梯上连续上行,台阶高度最高 15 cm,性能优于无接触信息机制的基线。
研究人员开发出仿生机器人BeetleBot,模仿甲虫身体与肢体结构及步态控制,可在碎石、沙地、狭窄缝隙等复杂地形稳定移动。实验显示它能翻越复杂障碍物,并在受外力冲击或翻倒后迅速恢复运动状态。该机器人未来有望用于灾后搜救、危险区域探测、工业设施巡检和环境监测。