此前我们介绍了在汽车工厂自攻螺母上件工站，小米机器人已经做到3小时持续作业，双侧同时安装成功率90.2%，并满足产线76秒的节拍。

为了进一步提升作业能力，我们对Xiaomi CyberOne的仿生手做了一些设计改造，压缩了60%的体积让其完全与工人手部尺寸一致，增加了64%的自由度，全掌触觉传感器覆盖面积增加到8200平方毫米，实现了15万次以上的抓握操作循环寿命，并增加了仿生汗腺设计提升主动散热能力。

我们希望通过这些优化，可以打造一个能稳定用于工厂作业的仿生手，将作业成功率提升至接近100%。

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全掌触觉

在进一步提升作业成功率的过程中我们遇到两个问题，一是我们希望在视觉遮挡时拥有更多的触觉感知，来实现更好的掌内操作，但是很难找到能够提供全掌触觉的仿生手方案；二是触觉数据的获取极度依赖低效的遥操作方式。

目前，触觉手套是我们研发过程中一个较好的方案，一方面它能更好的实现包含指尖、指腹和掌心的全掌触觉；另一方面，人可以穿戴触觉手套来直接采集操作数据，高效构建大批量操作数据集；此外手套方式能缓解磨损失效问题，维护更加方便。

下面的视频中，展示了人手与仿生手（遥操作）穿戴触觉手套进行同样操作时，获得了近似的触觉数据。

多场景全掌触觉操作

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仿生构型

为了更好的复用通过人手采集的数据，机器人仿生手需要尽可能设计成和人手1:1的比例，具备近似的构型。同时在可达空间、驱动能力、惯量分布及操控响应等方面也尽量对标人手，减少仿真和真机的差异，减少同构问题带来的影响。

在工厂作业达到90%以上成功率的仿生手的基础上，我们做了大幅度的设计优化，压缩了约60%的体积（从228mm * 105mm * 64mm 压缩至187mm * 88mm * 36mm），增加了50%自由度和83%主动自由度。

3小时持续作业版本，人手（1米73男性），优化版本（不戴/戴触觉手套）

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可靠性

在有限尺寸下，想要进一步提升机器人仿生手自由度达到人手水平（22-27自由度），我们遇到最大的问题是硬件可靠性和散热问题。

在实际应用中，即便是一些简单操作，仿生手也常常在不到1万次重复作业过程中出现损坏，比如下方图片展示的腱绳、弹簧、套管等失效问题。

手部零部件失效问题

为了解决这些问题，我们通过设计-仿真-测试不断迭代，针对实际操作场景，提升内部每一个零件的耐久性，从而逐步提升仿生手的综合可靠性。

可靠性仿真优化

经过过去一年的不断迭代，我们已经让仿生手在实际抓握这样的重复操作中，实现15万次以上的循环寿命和稳定的触觉数据获取。完整的61小时测试视频见文末链接。

抓握15万次循环测试（戴触觉手套）

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散热探索

更高的主动自由度需要更多的电机，当所有电机集成在一个狭小空间内，会造成局部过热问题。在实际重载应用中，单手电机塔的功率可能超过100瓦，在70%的综合效率下，超过30瓦的功率将转化成热量。尤其在高热损的堵转工况状态下，如何高效散热，直接决定了连续高负载作业的时长。

在常规被动散热外，我们尝试模拟人类汗腺这种高效方式来进行主动散热（室温下 1 mL 水蒸发可带走2000焦以上热量）。我们在紧凑的小臂结构中，采用金属 3D 打印制作液冷循环通道，通过微泵将电机热量转移至蒸发区，利用蒸发吸热快速降温。实际测试中，仿生汗腺系统每分钟可蒸发 0.5mL 水，提供10瓦左右的主动散热能力。

示意图和原理

实物装机测试及蒸发过程动画演示

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应用尝试

应用中我们希望仿生手作业时的动作过程也能和人手一样或相似，在抓握时能表现出类人的柔顺性和包覆性，并且具备和人手一样的可达空间、相近的执行速度和负载能力。

通过对人手抓握数据进行采集，在仿真环境中，我们尝试融合触觉信息，应用模仿及强化学习策略对大量数字零件进行学习和训练，直到生成接近拟人的抓握姿态。

抓握过程的全掌触觉仿真

在以上所有研发基础上，我们正在实验室尝试更多基于精细触觉的操作能力。

仿生手应用尝试示例

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开源和资源

About Xiaomi Robotics

抓握15万次循环测试无加速原始视频：https://cdn.cnbj1.fds.api.mi-img.com/robot-open-source/150000-cycles.mp4

TacRefineNet 和 Xiaomi-Robotics-0 相关的工作可参考：

• TacRefineNet:  

  https://sites.google.com/view/tacrefinenet

• Xiaomi-Robotics-0:

  https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0

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