機器人未來在眼前 - 具身智慧最重要的機器人手部操作

冀曉強

美國哥倫比亞大學博士，香港中文大學（深圳）理工學院／人工智能學院助理教授、校長青年學者、博士生導師，兼任深圳市人工智能與機器人研究院具身智能中心副主任、廣東省具身智能機器人工程技術研究中心副主任，中國仿真學會智能物聯專委會委員，東盟－中國人工智能實驗室首席科學家。研究主要集中在人工智能控制系統，主持多個科研及人才項目，至今在IEEE Transactions on Automatic Control、Automatica、Journal of Field Robotics等國際期刊及會議發表論文數十篇。特別是在非最小相位系統方面，是該領域全球範圍內學習控制設計的推動者之一，並提出「有限時間穩定逆」方法。

 

陳毅東

博士，高級工程師，深圳市兆威機電股份有限公司副總經理，靈巧手公司總經理。兼任國家企業技術中心副主任、深圳市智能機器人微型驅動控制系統工程研究中心主任。兼任浙江大學、中國科學院大學、東南大學等七所高校的企業碩士生／博士生導師。發表學術論文二十餘篇，參加重大項目八十餘項，申請國家發明專利一百六十餘項。主導三代靈巧手的定義、設計、發布等，在行業內產生了重要的影響。提出「靈巧手+」、「靈巧手生態」「靈巧手三小三大」概念，加速推動具身末端執行落地。榮獲機器人產業新生代領袖獎、中國自動化領域年度人物獎、中國家電科技進步獎、深圳百優工匠、佛山科技進步一等獎、深圳寶安大工匠、寶安區高層次人才等榮譽。

 

陳勇全

機器人與智能系統領域知名學者、香港中文大學（深圳）機器人與智能製造研究院副院長、深圳市人工智能與機器人研究院具身智能中心研究員，深圳市海外高層次人才、深圳市鵬城孔雀計畫人才。專注於具身智能機器人、靈巧手、手－眼－腦－肢協同的靈巧精細控制等關鍵技術研究和產業化應用，主持或參與國家級、省市級科研項目三十多項，發表高水平期刊和會議論文四十餘篇，累積授權發明專利三十餘項。榮獲2023年深圳市第三屆人工智能行業應用獎，率領團隊獲得2025年第二屆珠海國際靈巧操作挑戰賽亞軍。

 

劉少山

加州大學歐文分校計算機工程專業博士，深圳市人工智能與機器人研究院具身智能中心主任，研究方向為具身智能技術與科技政策。發表高水平學術論文一百五十餘篇，授權國內外發明專利一百餘項，撰寫《具身智能機器人系統》等十部中英文著作，在《學術前沿》《中國科學院院刊》《政策分析報告》等期刊發表多篇科技政策文章。

第1 章 具身智慧：連接人工智慧與物理世界

1.1 具身智慧的前景與應用

1.1.1 具身智慧的理論基礎與學科融合

1.1.2 具身智慧的應用場景

1.1.3 具身智慧面臨的挑戰

1.2 靈巧操作在具身智慧領域的地位與挑戰

1.2.1 靈巧操作在具身智慧領域的地位

1.2.2 靈巧操作面臨的挑戰

1.3 本書研究框架與內容概覽

 

第2 章 靈巧手結構

2.1 靈巧手整手設計

2.1.1 整體架構與仿生學設計理念

2.1.2 自由度設計與分佈最佳化

2.1.3 驅動方式的技術演進與創新

2.1.4 剛性與柔性結構設計的融合創新

2.1.5 系列化產品佈局與場景相容性

2.1.6 人機工程與安全性設計

2.2 靈巧手馬達設計

2.2.1 微型空心杯無刷直流馬達技術的特點

2.2.2 馬達產品系列化與訂製化設計

2.2.3 可靠性設計與耐久性測試

2.3 靈巧手傳動組件設計

2.3.1 精密齒輪傳動技術

2.3.2 直線傳動模組創新設計

2.3.3 差動傳動與自適應抓取機構

2.3.4 傳動精度與回程差控制

 

第3 章 靈巧手硬體系統

3.1 硬體系統整體概覽

3.2 靈巧手驅動關鍵電路設計

3.2.1 馬達驅動電路設計

3.2.2 馬達驅動控制晶片電路設計

3.2.3 通訊電路設計

3.2.4 電源電路設計

3.2.5 感測電路設計

3.3 硬體系統小結

 

第4 章 靈巧手軟體系統

4.1 系統軟體架構

4.2 微型馬達控制策略

4.2.1 空心杯馬達

4.2.2 三相電壓的磁鏈向量表示

4.2.3 SVPWM 演算法

4.2.4 FOC 演算法

4.3 電子皮膚及力融合控制

4.4 靈巧手系統通訊

4.4.1 靈巧手主、從 MCU 間的 RS-485 通訊方式

4.4.2 靈巧手與上位機的 CAN、CAN FD 通訊方式

4.4.3 靈巧手與上位機的 EtherCAT 通訊方式

4.4.4 基於 SPI 實現靈巧手與電子皮膚的通訊方式

4.5 人機互動介面

4.5.1 關節選擇功能

4.5.2 全手校準功能

4.5.3 關節速度和電流的設定功能

4.5.4 指尖皮膚感測器資料互動功能

 

第5 章 運動控制：靈巧控制基礎

5.1 剛體運動學

5.1.1 多剛體運動學建模

5.1.2 正反運動學

5.1.3 靈巧手抓取運動學

5.2 靈巧操作中的阻抗控制

5.2.1 原理概述

5.2.2 靈巧手自適應阻抗控制應用

5.2.3 小結

5.3 靈巧手力位混合控制

5.3.1 力位混合控制的基本原理

5.3.2 靈巧手力位混合控制應用實例

5.3.3 小結

5.4 接觸約束下的靈巧手控制

5.4.1 靈巧手接觸約束控制的基本原理

5.4.2 接觸約束下的靈巧手運動控制應用實例

5.4.3 小結

 

第6 章 模擬與訓練環境：通往現實的試驗場

6.1 模擬環境

6.1.1 模擬平臺介紹

6.1.2 靈巧手模擬平臺的選型

6.2 靈巧手操作從模擬到現實的挑戰

6.2.1 模擬到現實差距的系統性來源

6.2.2 域隨機化：以多樣性對抗不確定性

6.2.3 域自適應與系統辨識方法

6.2.4 模擬與真實結合的混合訓練範式

6.3 資料集與基準測試：衡量靈巧操作能力的標準

6.3.1 靈巧操作資料集的發展脈絡

6.3.2 DexMimicGen：自動化模仿資料生成

6.3.3 靈巧操作基準的設計原則

6.3.4 建構完整的資料集硬體與平臺系統

6.4 靈巧手模擬實踐：本機架設 Isaac Lab 訓練環境

6.4.1 前置準備

6.4.2 系統要求

6.4.3 Isaac Lab 安裝步驟

6.4.4 執行 Isaac Lab 靈巧手強化學習 Demo

6.4.5 常見問題排除