人形机器人

（6-2）手部、足部与末端执行器设计：足部结构抓取能力是人形机器人手部功能的核心体现，而不同任务对抓取方式的要求存在显著差异。仿生手设计中，通常将抓取类型划分为精细抓取（Precision Grip）与包裹抓取（Power Grip）两大类。二者在受力模式、关节协同方式以及结构设计重点上均存在本质区别，是决定机器人操作能力边界的重要因素。

（6-1）手部、足部与末端执行器设计：仿生手设计本章内容围绕人形机器人的手部、足部与末端执行器设计展开，重点分析了各部分在操作能力、行走稳定性与任务适应性中的关键作用。首先从仿生角度出发，解析了人类手指结构与抓取方式，比较了多关节耦合与独立驱动方案在灵巧性与复杂度上的差异；随后讲解了足部结构设计的知识，重点讨论了足底传感器、足踝柔性以及对稳定与平衡的结构支撑作用；最后介绍了外部工具与可更换末端执行器设计，涵盖了工业与服务场景下的应用需求，为人形机器人多任务执行与环境适应能力提供坚实的基础。

（5-3）骨架、外壳与轻量化设计：外壳设计与人机交互安全在人形机器人逐步从实验环境走向真实生活与工作场景的过程中，外壳设计不再只是结构覆盖与美观造型问题，而成为保障人机交互安全、环境适应能力以及产品工程化水平的重要组成部分。相较于工业机器人被隔离运行的使用模式，人形机器人往往需要与人类近距离接触，其外壳在碰撞缓冲、接触安全、防护等级等方面提出了更高要求。在设计外壳时需要在结构保护、质量控制、触觉安全与环境防护之间取得平衡，并与内部骨架结构、执行器布局和传感器系统形成协同设计，而非简单的后期封装。

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VR每日热点简报2026.1.23SenseGlove Nova 2 力反馈手套将虚拟现实培训的沉浸感提升至新水平通过集成的主动式接触反馈，Nova 2使用户能够感知手掌中虚拟物体的真实触觉。虚拟训练、研究和多人互动现在更加自然。Nova 2是SenseGlove推出的首款也是唯一一款提供手掌力反馈的无线紧凑型手套，借助Nova 2拥抱XR触觉技术的未来吧。

广州虚拟动力-动捕&虚拟主播

从真人动捕到机器人执行，机器人数据转化平台打通技术关键链路动作捕捉技术凭借高精度、高还原的特性，在机器人动作数据采集中具备无可替代的优势——它能精准复刻人体的细微姿态与连贯动作，为机器人拟人化运动提供最贴合真实世界的原始数据支撑。在机器人数据体系中，这类源于人体的真实动作数据，经专业清洗、修正后可直接映射至机器人骨点模型，通过二次开发便能迁移至真机，实现机器人对人类动作的高精度复刻；同时，这些数据也可作为初始策略，赋能机器人强化学习训练，加速智能运动算法的迭代优化。

（4-1）机械传动系统与关节设计：关节驱动方式对比本章内容围绕人形机器人机械传动系统与关节设计展开，系统介绍了关节驱动方式、传动机构及工程化结构设计方法。首先介绍了伺服电机加减速器、直驱电机与柔性驱动等主流关节驱动方案，阐明其在扭矩密度、控制精度、响应速度与安全性方面的适用场景。然后深入讲解了谐波减速器、行星减速器及其他传动形式的结构特点与工程取舍。最后从同轴布局、传感器集成以及散热与耐久性设计等角度，讲解了构建面向长期稳定运行的关节工程设计体系，为整机性能与可靠性提供支撑。

（4-2）机械传动系统与关节设计：减速器与传动机构减速器与传动机构是人形机器人关节动力传递的核心环节，核心作用是将电机的“高速低扭矩”转化为关节所需的“低速大扭矩”，同时平衡定位精度、结构刚性、体积重量与成本，其选型直接决定关节的负载能力、运动精度与使用寿命。

（3-2）机器人身体结构与人体仿生学：人形机器人躯干系统躯干是人形机器人的核心支撑与功能集成单元，承担连接四肢、容纳核心部件（电池、控制器、传感器）、传递运动力矩及维持动态平衡的多重使命。其设计需在人体仿生学（如脊柱运动特性、躯干质量分布）与工程实现（结构刚度、驱动效率、空间利用率）之间找到最优平衡，直接决定机器人的运动协调性、负载能力与运行稳定性。

（2-3）人形机器人的总体架构与系统工程：人形机器人的关键性能指标关键性能指标（Key Performance Indicators，KPI）是衡量人形机器人设计是否满足应用需求的重要依据，也是系统工程中连接“需求定义”“架构设计”和“算法优化”的核心纽带。合理的 KPI 体系不仅用于性能评估，更在研发过程中持续约束和引导机械结构、执行系统、感知能力以及路径规划与决策算法的设计方向。在人形机器人中，KPI通常围绕运动能力、能效、稳定性以及安全与交互性能展开，不同应用场景下各指标的权重有所不同，但其基本内涵具有通用性。

机器觉醒时代

PI VLA模型解读系列（二）：从π0.5模型到实时分块算法（RTC）上一篇文章：PI VLA模型解读系列（一）：从π0模型到Hi Robot 主要围绕π0模型、FAST动作分词器以及分层交互机器人系统Hi Robot展开介绍。本文将衔接上一篇内容，继续介绍Physical Intelligence（以下简称“PI”）在具身智能VLA模型方面的发展情况：

（2-2）人形机器人的总体架构与系统工程：系统工程方法论人形机器人是典型的高复杂度、多学科耦合系统，涉及机械、电气、控制、感知、AI 算法、软件架构等多个层面。单一学科的优化无法保证整体性能最优，必须通过系统工程方法论，在全生命周期内对需求、架构、接口、开发流程和验证机制进行统一规划。系统工程的核心目标，是在满足性能需求的前提下，实现各子系统之间的协同优化与风险可控。

机器觉醒时代

定义下一代机器人训练？智元 SOP：VLA 模型真实世界分布式在线后训练的关键突破当前，VLA模型通过大规模预训练具备了出色的泛化能力，但在实际场景部署时，除了需要广泛的通用性，还需达到专家级的任务执行水平。以家庭机器人为例：它必须能够折叠衣物、整理货架、组装家具，同时展现出堪比专用设备所要求的可靠性与精确性。

机器人用霍尔电流传感器，能提升操作安全性么？在工业机器人、协作机器人、医疗机器人等领域，安全操作始终是核心诉求——从工业机械臂的动力系统过载失控，到服务机器人的电路短路起火，再到医疗机器人的精准动力控制失效，各类安全隐患直接威胁设备稳定与人员安全。霍尔电流传感器作为机器人电力系统的“感知核心”，通过实时监测电流信号、精准反馈运行状态，为机器人构建全链路安全防护体系，成为提升操作安全性的关键器件。

强化学习与机器人控制仿真

ProtoMotions 3 入门教程（一）开源 GPU 加速人形机器人强化学习仿真训练框架目录系列文章目录前言0.1 关键特性0.2 高层架构一、安装1.1 前提条件1.2 选择您的模拟器(s)

强化学习与机器人控制仿真

Holosoma 开源人形机器人强化学习训练部署框架目录系列文章目录前言一、功能特性二、文档2.1 Holosoma 训练框架2.1.1 训练2.1.1.1 运动控制（速度跟踪）

机器觉醒时代

星动纪元 | 清华孵化的人形机器人先锋，以「具身大脑+本体+灵巧手」定义通用智能未来北京星动纪元科技有限公司（以下简称“星动纪元”）成立于2023年8月，总部位于北京，由清华大学交叉信息研究院孵化，是唯一一家清华大学持股的人形机器人企业。

机器觉醒时代

“干活”机器人“教练”登场：宇树机器人推出首款轮式机器人G1-D11月13日，宇树科技官网推出了人形机器人数采训练全栈解决方案，该解决方案包括：人形机器人本体G1-D、数据采集工具和模型训练及推理工具三大部分。目标在于为智能体的进化提供核心数据燃料。

机器觉醒时代

解锁人形机器人灵巧操作智能—— 视触觉传感器或许是关键钥匙当前，人形机器人在交互智能与运动智能领域已经取得了显著进展，这既得益于AI大模型与深度学习技术的驱动，也离不开其在视觉、听觉及本体运动感知方面的能力提升。

【Figure AI】一个 Helix 网络模型实现精细操作和导航命令（直接从人类第一视角视频到机器人的迁移）Project Go-Big：互联网规模的拟人机器人预训练 + 直接从人类视频到机器人的迁移（发布日期：2025 年 9 月 18 日）

人形机器人重复定位精度：工业柔性制造的“定海神针”在智能制造不断走向深水区的今天，“柔性”已成为衡量产线能力的关键指标。而实现真正意义上的柔性制造，离不开一项核心性能指标——人形机器人重复定位精度。它不仅关乎机器能否“准确操作”，更直接影响到整条产线的可靠性、协同性与自适应能力。