人形机器人灵巧手叠衣服：神经网络架构不变，仅增大数据集解决

Figure人形机器人首次展示叠衣服技能：通过神经网络实现灵活操作！

近日，Figure机器人在没有任何架构改动的情况下，仅通过增加数据集就掌握了全新的叠衣服技能。这一突破展示了其强大的学习能力。

视频显示，当人类递给机器人一件衣服时，它不仅能够通过眼神交流确认接收，还在完成任务后点头致谢，并用「点赞」的手势表达成功。这一细节体现了其在人机交互方面的进步。

随后，机器人展示了高超的灵巧操作能力：它能够从杂乱的毛巾堆中准确识别出需要折叠的物品，并通过拇指描边、拎角、理顺褶皱等动作完成折叠。整个过程完全采用端到端的方式运行——从视觉和语言输入到流畅、精确的运动控制。

值得注意的是，叠衣服对机器人来说是一项极具挑战性的任务。与包裹分拣相比，衣物更易变形且形状多样，难以预测其弯曲方式，操作过程中稍有不慎就可能导致衣物起皱或掉落。

Figure机器人在此次任务中展现了三大关键成果：

• 首次尝试：这是首个拥有多指手的人形机器人，能够利用端到端神经网络完全自主地折叠衣物。

• 无需架构改动：仅通过增加数据集就实现了新技能的学习，充分体现了其学习算法的灵活性和高效性。

• 高精度操作：机器人能够准确识别衣物形状，并完成复杂的手部动作，展现了其在精细操作方面的突破。

图为Figure机器人在叠衣服任务中的具体操作流程。从识别到折叠，整个过程一气呵成，充分展示了其在人机交互和灵巧操作方面的技术进步。