Figure人形机器人首秀灵巧手叠衣服!神经网络架构不变,只增加数据集就搞定

量子位 2025-08-13 17:13
白交 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

Figure人形机器人首秀,靠神经网络叠衣服!

在没有任何架构改变、仅增加了数据的情况下,就让原本在物流场景干活的它,轻松习得了新技能。

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能够看到,在人类拿给他衣服时,不仅有眼神交流,拿完后它点了点头,比了个「点赞」的手势。

好开心呀,又要开始干活了!

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随后,它的一双灵巧手十分顺滑地从杂乱的毛巾堆里挑出毛巾,然后进行折叠的操作——

用拇指描边、拎角、理顺褶皱再叠起来,中间还实时调整操作。

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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。

不过有网友表示,咋擎天柱10个月前就会叠衣服了。

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Figure人形机器人叠衣服

两个月前,Figure机器人展现了他们在物流场景包裹分拣的能力,整个过程长达一小时。对于各种形态的包裹,它都能进行识别、抓取、翻转然后运送到传送带上。其灵活性和速度接近人类水平。

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现在同样的模型、同样的机器人却在处理一个完全不同的任务——叠衣服/毛巾。

叠衣服对人来说可能平淡无奇,但对于人形机器人来说,这却是最具挑战性的灵巧操作任务之一。

相较于包裹来说,衣服更易变形,形状也更加多样,弯曲难以预测,而且容易起皱或缠结。

它没有固定的几何形状需要记住,也没有单一的“正确”抓握点。即使是手指轻微的滑动,也可能导致衣服起皱或掉落。

因此要完成这样一个操作,不仅需要机器人仔细地观察,还需要精细协调的手指控制,以追踪边缘、捏住角落、抚平表面,并实时调整。

完成此次任务,Figure展现了三项关键成果:

在完成这些功能时,并没有明确的对象表征、完全采用端到端方式来运行。主要也是因为像毛巾这种高度可变性的物体,构建这样的表征既脆弱又不可靠。

接下来,他们计划在现实世界数据规模扩大的基础上,会在机器人灵活性、速度和泛化能力方向持续提升。

Helix架构立大功

此次虽然没有任何变化,但依旧起着关键作用的就是它的Helix架构

Helix是Figure与OpenAI分道扬镳后的第一个成果,是一个适用于通用人形机器人控制的端到端“视觉-语言-动作”模型(VLA),能让机器人像人一样感知、理解和行动。

Helix由两个系统组成,两个系统经过端到端训练,并且可以进行通信。

它通过单一统一模型即可在各种任务中实现强大性能,仅使用一组神经网络权重,就能在不同容器中精准拾取放置物品、灵活操控抽屉与冰箱、协调多机器人完成灵巧交接,甚至能熟练操控数千种新物体。

而在上次包裹分拣的任务,研究团队对Helix的视觉电机策略的架构进行了针对性改进,引入了新的内存和传感模块,能更好地帮助机器人感知环境变化。

具体来说,可以分为视觉记忆、状态历史、力反馈三个部分:

视觉记忆,Helix配备了一个新的内存模块,可以从系列视频帧中组合特征,再形成短期视觉记忆。

期间,机器人还可以记住它已经检查过的包装侧面,避免重复检查,提高成功率。

从本质上讲,视觉记忆为Helix提供了时间背景感,可以更有效地通过多次小型旋转或视点调整来查找条形码位置。

状态历史,该策略在固定持续时间内的动作分块中运行,也就是将连续动作序列分割为固定长度的小段进行规划和执行。

首先会观察当前状态(手、躯干和头部)并输出一小段运动轨迹,反复重新观察多次后,再将全部状态合并输入,以确保模块间的连续性。

由于状态历史记录保留了上下文,即使重新规划或面对干扰,机器人仍能保持稳健,例如当包裹抓取失败时,Helix会以最小的延迟迅速纠正运动,显著缩短了处理时间。

力反馈,为了赋予Helix触感,机器人施加在环境和目标上的力,被反馈送至神经网络状态输入中,以帮助机器人动态调整运动过程,例如当它检测到与传送带接触时,会暂停向下继续运动。

通过一个闭合回路,Helix可以实现更精准的控制,提高运动的成功率和一致性,也更能适应不同形态重量的物流包裹。

One More Thing

不过话说回来,叠衣服这件事儿确实也不稀奇。

像几个月前就get了这项任务的擎天柱。

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前几天WRC上,也有像叠衣服、抓娃娃的机器人。

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诶不过,前不久还是Figure机器人,学会了帮人洗衣服。

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洗衣服、叠衣服,现在就差晾衣服,机器人就可以完成一整套动作的闭环了。

接下来,你还期待机器人能干什么家务呢?

参考链接:
[1]https://www.figure.ai/news/helix-learns-to-fold-laundry
[2]https://x.com/adcock_brett/status/1955291307758489909

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