RAPID Hand：面向通用机器人自主性的稳健、低成本、感知集成、灵活操操作平台
机器人学
2025-06-10 v1
摘要
本文解决的是为通用机器人自主性收集真实世界多指机器人操作数据时，稀缺的低成本高灵活性平台问题。为实现此目标，我们提出了RAPID Hand——一个协同优化的硬件与软件平台，其中紧凑的20自由度手、稳健的全手感知系统以及高自由度遥操作界面被协同设计。具体而言，RAPID Hand采用紧凑实用的数据结构和硬件级感知框架，稳定地将手腕 mounted vision、指尖触觉感知与本体感知集成，延迟低于7毫秒且空间对齐。收集高灵活性手臂上高质量演示数据具有挑战性，因为现有遥操作方法在复杂的多指系统上难以实现精确和稳定。我们通过协同优化手设计、感知集成与遥操作界面，采用通用驱动方案、定制感知电子设备以及两个 retargeting 约束来解决此问题。我们评估了平台的硬件、感知和遥操作界面。在收集的数据上训练扩散策略，可显著优于先前工作，验证了该系统可靠、高质量数据收集的能力。该平台由低成本、即插即用的组件构成，并将公开以确保可重复性和易于采纳。
引用
@article{arxiv.2506.07490,
title = {RAPID Hand: A Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Manipulation Platform for Generalist Robot Autonomy},
author = {Zhaoliang Wan and Zetong Bi and Zida Zhou and Hao Ren and Yiming Zeng and Yihan Li and Lu Qi and Xu Yang and Ming-Hsuan Yang and Hui Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.07490},
year = {2025}
}