【量子位 2026年1月18日讯】让机器人自主把盘子放进洗碗机、边移动边擦白板——这些人类习以为常的家务场景，曾是人形机器人走进家庭的“拦路虎”。如今，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）团队在arXiv平台发表的最新研究，终于攻克了这一核心难题。通过“模块化教学+智能选动作”的创新方案，团队让星动纪元STAR1人形机器人在洗碗机装载、白板擦拭等任务中表现远超传统方法，其中洗碗机卡槽插入成功率达70%，是传统技术的1.4倍。这项研究不仅为机器人实用化铺平道路，更让“普通人教机器人干活”从设想变为现实。
一、长期困境：全身协同难+动作灵活度不足，机器人困在“实验室”
此前，人形机器人虽在工业场景大放异彩，但在家庭、办公等非结构化环境中，始终面临两大技术瓶颈，难以突破“实验室边界”：
1. 全身协同门槛高，教学数据“贵且少”
像使用洗碗机这类“长时连续任务”，需要机器人同步协调头部（定位目标）、双手（抓握操作）、腿部（移动平衡），实现“眼到手到、脚步稳健”的人类级协同。但传统“遥操作”模式存在致命缺陷：
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操作难度大：操作员需同时控制机器人几十个甚至上百个关节，堪比“双手画圆”，不仅极易疲劳，还难以保证动作连贯性；
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数据质量差：专业操作员一天最多完成20组有效演示，且容易因疲劳出现失误，导致训练数据量少、质量参差不齐——没有高质量“老师示范”，机器人自然学不会复杂协同动作。
以洗碗机装载任务为例，传统遥操作下，机器人仅“手递手传递盘子”环节的失败率就高达40%，核心原因是头部未及时定位目标，导致双手对接偏差。
2. 动作“灵活”与“快速”难两全，场景适应差
人类做同一动作时，往往有多种可行方案（如拿盘子可五指托举、可拇指扣边），但机器人模仿时却陷入“二选一”困境：
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太僵硬：“行为克隆”技术只能让机器人学会一种固定动作，若盘子位置偏移5厘米，就可能抓空或碰倒餐具；
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太迟钝：“扩散策略”虽能生成多种动作，但需反复计算物理轨迹，延迟超2秒——插盘子时错过最佳对准时机，导致任务失败。
实验数据显示，无优化方案时，机器人洗碗机卡槽插入成功率仅10%-20%，擦白板时因移动失衡导致的中断率超60%。
二、创新突破：模块化教学降门槛，智能选动作提效率
针对上述痛点，伯克利团队跳出“复杂控制一刀切”的传统思路，提出“模块化简化教学+多候选智能选动作”的组合方案，实现“1+1>2”的突破效果。
1. 模块化遥操作：普通人10分钟变身“机器人导师”
团队将机器人全身控制拆解为4个“傻瓜式”模块，操作员只需用VR手柄即可轻松操控，无需专业技能：
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手眼协调模块：头部自动跟随手部动作转动，确保RGB+深度相机始终锁定操作区域（如洗碗机卡槽、白板污渍），解决“看不准”问题；
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手部抓握模块：扣动扳机键实现“力量抓握”，拨动摇杆可微调拇指位置——拿玻璃盘时力度轻至5N（避免碎裂），抓橡皮时增至12N（防止滑落）；
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手臂跟踪模块：VR手柄姿态与机器人手臂1:1映射，手柄移动10厘米，手臂同步跟进，误差小于2毫米；
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全向移动模块：切换摇杆模式后，可控制机器人前后、左右移动或转弯，配合腿部姿态传感器，移动时重心调整速度比传统方案快3倍。
这种设计大幅降低操作门槛：实验显示，非专业人员经过10分钟培训，即可完成高质量演示，单日数据收集量提升至传统模式的8倍，且失误率从35%降至5%以下。
2. Choice Policy算法：机器人“秒选最优动作”
为解决“灵活与快速”的矛盾，团队设计“多候选动作生成+实时打分筛选”机制：
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多动作生成：面对同一任务（如拿盘子），机器人一次性生成3-5种可行方案，涵盖不同抓握角度、力度参数；
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实时打分筛选：通过训练好的神经网络模型，从“成功率、安全性、效率”三个维度为每个方案打分，0.1秒内选出最优解。
这一过程类似人类“脑子里快速过选项”：拿浅口沙拉盘时，模型会优先选择“五指托举”（成功率92%），而非“拇指扣边”（易打滑，成功率68%）；插洗碗机卡槽时，会根据盘子位置偏差，动态调整手臂角度，避免碰撞。
实验验证，该算法让洗碗机装载任务的“手递手成功率”从60%提升至90%，擦白板时“移动+擦拭协同成功率”达40%，是传统方法的2倍。
三、硬件支撑：星动STAR1机器人成“关键伙伴”
方案落地离不开硬件适配，星动纪元全尺寸双足人形机器人STAR1的高自由度、精准控制能力，为算法提供了“强力支撑”：
1. 高自由度设计：适配精细操作需求
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手部：搭载2只星动XHAND1手部，每只手12个全主动驱动自由度（无被动关节），手指关节活动范围达人类85%，可完成“捏取筷子”“拧瓶盖”等精细动作；
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手臂与腿部：仿生手臂7个自由度、腿部6个自由度，配合高刚性材料，手臂跟踪指令响应时间小于0.3秒，腿部移动时步频可达1.2步/秒，平衡误差小于1度。
2. 多传感器融合：解决“看不准”难题
头部搭载的RGB+深度相机，可实时捕捉目标三维坐标，配合头部2个自由度的灵活转动，能让洗碗机卡槽始终保持在视野中心——无手眼协调时，卡槽遮挡率达60%；开启后遮挡率降至5%以下，插入成功率从20%跃升至70%。
3. 高鲁棒性：保障实验稳定推进
STAR1拥有55个驱动自由度（头部2+腰部3+手臂7×2+腿部6×2+手部12×2），提供充足运动冗余，配合抗干扰硬件设计，10次连续实验中硬件故障率仅1%，远低于行业平均的8%，确保高质量演示数据持续收集。
四、实验验证：碾压传统方案，家务场景表现亮眼
团队在“洗碗机装载”和“擦白板”两大真实场景中开展实验，结果显示新方案优势显著：
1. 洗碗机装载（10次连续试验）
需完成“滑动盘子→抓取→手递手→插入卡槽”四步，任意一步失败即任务失败：
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无手眼协调时：所有方法“插入”阶段几乎全败，传统“行为克隆”和“扩散策略”插入成功率仅10%-20%；
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有手眼协调+Choice Policy：抓取成功率100%、手递手成功率90%、插入成功率70%，分别是传统方案的1.4-2倍。
2. 擦白板操作（5次连续试验）
更复杂的“走+干”协同任务，需完成“找橡皮→抓取→移动→擦拭”：
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传统行为克隆：抓取、移动、擦拭成功率均仅20%，常因移动失衡（如转弯时重心偏移）、定位不准中断；
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新方案：三项成功率均达40%，移动时平均速度0.8m/s，较传统方案提升60%，且未出现碰撞白板边框的情况。
消融实验进一步证明：若去掉“打分筛选”环节，随机选择动作，插入成功率最高仅30%；固定一种动作时，成功率甚至降至0%，凸显智能选择的必要性。
五、行业意义：为人形机器人“进家”铺路
这项研究不仅是算法层面的突破，更为人形机器人产业化带来三大核心价值：
1. 降低教学成本，加速数据积累
模块化遥操作让非专业人员可参与教学，高质量演示数据收集成本降低70%，解决行业“数据饥荒”难题——未来家庭用户甚至能教机器人“叠衣服”“整理书架”，推动训练数据从“实验室场景”向“真实生活场景”延伸。
2. 破解落地痛点，适配非结构化环境
Choice Policy算法与高自由度硬件结合，让机器人能应对家庭场景的不确定性：盘子颜色变化、位置偏移、地面轻微凸起等情况，均不影响任务完成，彻底摆脱对实验室“理想场景”的依赖。
3. 树立软硬协同范式
研究验证“模块化遥操作（数据收集）+ Choice Policy（算法学习）+ 高自由度硬件（执行）”的方案可行性，为后续研发提供清晰模板。尤其是星动STAR1的硬件设计，指明“多自由度+精准控制+稳定移动”是复杂任务落地的关键，为硬件厂商提供优化方向。
结语：家务机器人离“进家”更近一步
从“不会用洗碗机”到“70%成功率完成装载”，伯克利团队的研究为人形机器人走进日常生活按下“加速键”。未来，随着算法优化（如提升语义理解能力）、硬件成本下降（预计5年内家用机型价格降至2万美元以下），或许很快就能实现“下班回家，机器人已整理好餐具；走进办公室，白板早已擦拭干净”的场景。
不过，挑战仍存：如何让机器人应对“打翻牛奶”“衣服缠绕”等突发情况，如何平衡“功能全面”与“价格亲民”，仍需行业持续探索。但正如研究团队负责人所言：“这次突破证明，人形机器人不是‘实验室玩具’，而是能真正融入人类生活的伙伴——这一天，比我们想象的更近。”
