我国科研团队提出全球首个"力位混合控制算法"，机器人操作成功率提升近 40%

据央视新闻报道，我国科研团队在机器人算法领域取得重大突破，提出了全球首个“力位混合控制算法的统一理论”（UniFP）。该算法的核心创新在于，它能够在无需依赖力传感器的条件下，让机器人同时学习位置与力的控制。当前广泛应用的视觉-语言-动作模型（VLA）在处理擦黑板、开关柜门等涉及复杂物理接触的任务时表现不佳，因为这些任务不仅要求位置精准，还需要对作用力有精细的理解。传统方法通常需要额外的力传感器来解决这一问题。由通研院提出的UniFP算法，通过强化学习，训练策略从机器人历史状态中估计外力，并借助位置与速度调整进行补偿，从而模拟多种操作行为。该算法的核心灵感来自阻抗控制，它将机器人与环境的交互视为一个弹簧系统，通过一个统一的公式来同时调节位置与力。在Unitree B2-Z1四足操控平台和Unitree G1人形机器人上进行的实验表明，UniFP在多项接触丰富的操作任务中表现出色。例如，在擦黑板时能保持稳定压力，在开关带弹簧的柜门时能准确感知并触发开关。与仅使用位置控制的策略相比，该算法的成功率提高了约39.5%。这项研究的相关论文已获得国际机器人学习大会杰出论文奖，这也是该奖项首次由全中国籍学者团队获得。