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UniFP｜新技術讓機械人學靈巧施力
By 信報財經新聞 on October 22, 2025
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
北京通用人工智能研究院（BIGAI）與北京郵電大學的聯合研究團隊，提出全球首套用於足式機械人的「統一力位混合控制策略」（UniFP）。
有關論文上月在南韓首爾舉辦的第九屆國際機器人學習會議（CoRL）提交宣讀，並且獲遴選委員會評為兩篇最佳論文之一。央視報道，這是該獎項首次由全華裔學者獲得。
按環境調整 毋須力傳感器
論文其中一位作者、BIGAI具身機械人中心主任黃思遠表示，「我們現在主要是靠接觸點來做力位混合控制，未來我們希望把單個的接觸點去擴展到全身……來更好地和人類做一個親密接觸。」
目前機械人主要依賴視覺—語言—動作模型（VLA）來完成任務，但在真實場景經常遇到樽頸，特別是涉及控制接觸力度的任務，例如擦黑板、開關櫃門等。
UniFP設計靈感來自阻抗控制，類似彈簧、阻尼（Damping）組合，不只按照座標去動，而是視乎環境自動調整力度。這讓機械人毋須配備力傳感器，就能學習位置與力度的控制，實現複雜的接觸與操作行為。
身為論文第一作者的BIGAI研究員智佩淵說：「（機械人）可以有一定安全性，例如人碰到它，它不會有很大的力去破壞人的身體，或者說破壞物體。」
安全觸碰 可照顧老人病患
透過此一技術，實現人機協同可望更為流暢，並有機會拓展至按摩、照料老人或病者等要求親密接觸的應用場景。
研究人員利用宇樹B2-Z1四足與G1人形機械人測試7項任務，而UniFP在其中4項實作任務的成功率，比起單純使用位置控制策略，平均提升約39.5%。另外，團隊又提出「力覺感知模仿學習」（FAIL）資料與訓練收集流程，透過估算外力資訊形成「帶力標籤」，使機械人穩定學習如何「用力」。
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