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◎ 灵巧手不必照搬人手？

波士顿动力给Atlas换了一双四指手，将自由度从上一代GR2的7个增加到新一代GR3的13个。官方视频展示了它自主转棒、双球旋转，以及通过遥操作使用电钻的动作。

此前，黑漫科技与乐聚机器人联合研发的“大圣1”也选择了四指结构，配置11个主动自由度，并能在灵巧手、对指、大行程和四指四种模式之间切换，面向精细操作、异形件抓取和重载搬运。

同样选四指，波士顿动力与黑漫安排了不同的关节运动和抓握方式。

GR3着重增加工具操作和手内调整所需的动作，大圣1则通过构型变化覆盖不同尺寸、形状和负载的物料，目标任务影响着两款手的结构设计。

为什么选四指？

近期发布的宇树Dex5-S为小指配置了5个主动自由度，新增的滚转运动能够调整小指朝向，让它参与更多握姿。

Sharpa则在W02上保留五指，将小指腕掌关节的一项轴向旋转自由度精简掉。这个调整来自应用研究和客户反馈：这项运动在常见抓取与手内操作中使用较少，精简机构可以减少小指根部的结构复杂度，并为尺寸和重量调整留出空间。

宇树增加小指的运动能力，Sharpa精简其中一项运动，两种选择都与具体操作有关。波士顿动力则进一步考虑，Atlas的目标任务是否需要第五根手指。

波士顿动力Atlas机器人行为负责人Alberto Rodriguez介绍，团队考虑过不同设计，包括配置一个还是两个拇指，以及是否需要小指，并通过仿真、3D打印样件和人的操作尝试比较方案。

团队还尝试把小指与无名指绑在一起，维持一天，观察哪些操作会受到影响，这项尝试与其他设计测试一起，帮助团队决定新手的手指数量。

波士顿动力Atlas机械工程师Dylan Thrush解释，增加第五指还要增加三个自由度及相应执行器，带来体积、功耗和结构复杂度变化，团队认为新增的灵巧性与任务收益不足以抵消这些代价。

大圣1的四指选择则与多构型工业抓取相连，四根手指能够从不同方向接触物体，也能形成两组对向夹持，黑漫与乐聚据此安排精细操作和工业抓取所需的结构。

四指还能怎样安排？

GR3的尺寸接近较大的人手，13个自由度分配为拇指4个、其余三根手指各3个。手指能够侧展，拇指也能改变与其他手指的相对位置，既可以对指捏住小物体，也可以配合另外两根手指形成三点抓握。

波士顿动力在设计时就考虑了几类动作：指尖捏住物体后继续调整它的位置，用三根手指稳定握持并移动物体，以及拿住工具手柄的同时操作扳机。

在电钻遥操作演示中，手需要握住工具，还要让手指完成触发动作。自主双球旋转则展示了另一种配合：物体在手中持续移动，手指随之改变位置，而非抓住之后保持不动。

波士顿动力研究科学家Trevor Ablett将这类物体姿态调整与后续工具使用、零件装配联系起来，团队希望把强化学习在机器人全身控制中的方法进一步用于手臂和手部操作。

大圣1除了调整关节角度，还通过构型切换改变手指之间的空间关系。在灵巧手模式下，四根手指保留多关节协同，用于指尖操作、精细抓取和复杂形状物体操作。

对指模式将手指安排成相对夹持的接触结构，覆盖多品类异形物料抓取；大行程模式则向工业夹爪形态切换，扩大抓取范围，最大抓握行程约15厘米。

四指模式根据任务安排接触和承力位置，面向柔性制造、混线生产及大夹持力捏取。大圣1改变的不只是手指弯曲程度，还包括接近物体的方向、指间距离和抓握形态。

当一条产线处理不同尺寸和形状的物料时，末端需要找到相应接触位置。较小对象可以通过指尖捏取，较大对象需要足够的抓取行程，形状不规则的物体则可能需要多根手指从不同方向接触，共同完成抓握。

大圣1整手重量约1000克，单指指尖力不低于18N，单手勾握负载不低于24kg。黑漫将多品种物料抓取、重载搬运和精细装配放进同一款产品的应用方向，用构型变化适应其中不同的抓取要求。

接触反馈怎样参与动作

手指接近物体时，控制系统需要决定关节怎样移动；接触之后，物体会反过来对手指施力，手还要根据这些变化继续调整。使用工具和手内旋转，都包含这样的连续接触过程。

GR3的关节采用刚性传动，使用同一种执行器，并将执行器完整封装，避免脆弱线缆跨越关节。团队还重视关节的可反驱性：外力作用于手指时，关节能够随之运动，执行器反馈帮助系统了解运动与受力变化。

波士顿动力Atlas执行器控制工程师Ankit Bhatia介绍，团队希望手指受到的外力能传递到执行器并被感知，而执行器驱动手指时，也能让动作有效作用于物体。抓握中的受力变化因此可以参与后续动作调整。

可反驱性还与接触冲击有关。Dylan Thrush解释，手指受到较大冲击时，关节能够移动让开，相比高摩擦或高惯量、难以随外力运动的结构，可以减少齿轮箱受损的风险。

GR3的指尖与掌部布置了密集的压力触觉传感器，用于感知细小的接触变化，补充执行器本体感知信息。团队初期的仿真迁移策略使用高频执行器本体感知反馈控制动作。

大圣1提供关节级独立控制、位置控制和运动参数配置，系统能够读取关节位置、电流等状态。开发团队可以据此控制各指动作，并在调试和实验中记录机器人实际执行的情况。

大圣1的重复定位精度不高于0.03mm，控制频率不低于100Hz，触觉传感器为可选配置，可结合视觉系统开展接触感知与操作研究。

先在仿真里练，再到真机上用

波士顿动力在设计GR3时，同步考虑如何仿真这双手，涉及运动学、动力学和接触动力学。关节位置、连杆几何和活动范围决定手指能够到达哪里，摩擦、输出扭矩与齿隙影响实际运动，接触模型则描述手指怎样推动、夹持或带动物体。

以转动物体为例，关节角度变化需要改变接触位置，手指又要通过摩擦带动物体运动。物体形状和表面摩擦发生变化时，同一组关节动作可能产生不同结果，训练需要包含这些变化。

波士顿动力在强化学习中改变电机扭矩曲线、物体形状、表面摩擦和扰动，使策略在不同条件下练习操作。团队同时利用控制方法补偿齿槽效应和摩擦，让真实执行器的运动更便于准确仿真，训练与硬件设计一起推进。

在仿真环境中，多台Atlas同时练习转棒；在实机演示中，Atlas也完成了自主转棒和双球旋转。团队通过这类需要持续调整物体姿态的任务，探索手部控制与仿真训练的配合。

波士顿动力也重视真人示范，通过数据手套或通用操作接口（UMI）采集操作经验、视觉环境及接触信息。手指需要根据受力变化快速调整时，团队认为仿真强化学习同样是重要的训练方法。

大圣1也展示了仿真中的手内技能，包括立方体姿态调整、单球连续旋转、双球旋转和电钻扳机操作。电钻任务需要部分手指稳定工具，另一根手指独立执行触发，训练针对的是这种多指动作配合。

为支持算法研究，黑漫提供标准URDF模型与MuJoCo仿真支持，并支持根据机器人模型向Isaac Sim、Isaac Lab适配。开发者可以先在仿真中验证动作与控制方法，再通过Python或C++ SDK接入真实大圣1。

数据采集从VR或动作捕捉遥操作开始，将操作者的动作映射到大圣1，同时记录关节动作与机器人状态。整理、时间对齐和质量检查后的数据可以用于模仿学习、强化学习及VLA研究，动作回放工具用于复现指令、调试和重复实验。

在夸父搭载大圣1的双臂遥操作演示中，机器人从传送带上抓取包装食品、盒子和杯子等物体。开发团队可以利用数据工具记录关节动作和状态，把遥操作过程用于示范采集与后续研究。

整机接入还涉及供电与通信，大圣1支持24至80伏供电，峰值功率约180瓦，按配置采用RS485或CAN FD接口。黑漫同时提供安装、接线、平台联调和基础培训，让手部控制能够与机器人本体协同。

灵巧手，正围绕具体工作展开

近期，多款新“手”接连亮相，变化不仅体现在自由度上，尺寸、触觉覆盖和维护方式也各有调整。减轻手部自重、感知更多部位的接触，以及方便更换部件，成为这些新品的设计重点。

宇树Dex5-S将整手重量降至620g，同时保留22个主动自由度，并为微型减速器配置极限冲击力矩保护；Sharpa W02则缩小了整手尺寸，在指尖配置视触觉传感器，其他区域用电子皮肤覆盖，将紧凑结构与不同部位的接触感知结合起来。

因时RH5MK1将5Hz开合频率、低反驱阻力与防震缓冲设计放进同一款产品，并通过掌指三面的触觉覆盖感知接触；大寰ADH-5-13则允许传感器和单个模块独立更换，无需拆解整只手或整根手指，把后续维护纳入结构设计。

减轻手部重量可以降低手臂末端的负担，扩大触觉覆盖可以感知指腹和掌面的接触，独立更换模块则方便维修。这些改进分别回应了操作、感知和维护中的具体需求，也让手指数量相同的产品继续分化。

GR3把使用工具、手内调整所需的动作放进四指结构，大圣1让同一只手切换抓握形态，近期五指新品则继续调整关节、尺寸与感知配置。

灵巧手的设计正在围绕具体工作展开，仿生程度和自由度 数量之外，任务需要的动作、接触方式与维护要求，也在决定产品的形态。

【往期回顾】