北京
瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的科学家展示了一种拟人机器人手的新用法：不仅能用手指完成抓取和操作任务，还能依靠同样的手指实现自主移动，使这只手能够爬行、跌倒后自行恢复姿态，并在环境中自由移动，而无需额外的移动平台。
这项研究使用的是WUJI公司的现成机器人手产品，该公司专注于灵巧机器人手和远程操作技术的研发。
与将机械手安装在常规机械臂或移动平台上不同，研究人员训练这只手用本应用于抓取和操作的手指来支撑自身重量并实现移动。
最终系统实现了无缆爬行、转向控制，并能在跌倒后自行恢复。同时它还能在支撑自身的同时完成操作任务，包括连续按下键盘按键，以及将物体推向指定目标位置。
研究人员将该系统描述为一种“紧凑型移动操作器”，省去了传统独立移动机构的需求。
相关研究以论文形式发表，题为《手指作腿：用拟人机器人手学习自支撑移动与操作》，作者为Amirhossein Kazemipour、Hehui Zheng和Robert Katzschmann。
研究团队使用强化学习方法开发移动能力，并充分考虑了各手指在尺寸和特性上的不均匀差异。
训练过程在仿真环境中完成，仿真环境根据真实硬件的实测数据进行了校准。
研究人员表示，他们设计的奖励机制使机械手在仿真中的移动速度，超过了直接套用四足机器人原有调优奖励函数时的表现。
该物理系统集成了机载电源和计算单元，使其能够作为独立平台运行。
在操作实验中，机械手无需视觉辅助即可连续完成键盘指令操作。在另一项演示中，它借助俯视视觉反馈，将物体推向目标位置。
这项研究展示了一种不同寻常的移动操作思路，让同一套机构同时承担移动与物理交互两种功能。
该研究还凸显了商用灵巧机械手作为机器人学习研究平台的作用日益凸显。
WUJI公司还在进一步拓展这一领域，推出了WUJI Hand 2和WUJI Glove，二者旨在支持实时远程操作，并采集用于机器人学习的运动和触觉数据。
该公司在9月27日至10月1日于匹兹堡举行的IROS 2026大会上展示了这两套系统。
演示中，WUJI Glove被用于实时控制该公司的灵巧机械手，提供了一种捕捉人类动作并将其转化为机器人操作的方式。
此类远程操作系统正越来越多地不仅用于远程机器人控制，还被用作训练具身AI和机器人操作模型的数据生成工具。
通过记录人类的示范动作，开发者可以采集物体如何被抓取、重新摆放和操作的数据样本，为最终让系统自主完成这些任务提供训练数据。
WUJI还是为Nvidia Isaac Teleop（英伟达面向机器人技术的远程操作框架）提供原生设备支持的硬件制造商之一。
能力日益增强的灵巧硬件、远程操作技术与强化学习三者结合，正在拓宽机器人手的角色，使其不再局限于作为机械臂末端执行器的传统定位。
ETH苏黎世的这项研究将这一思路推向了一个不同寻常的极端：研究人员没有给机器人装上一只手，而是实际上把这只手本身变成了机器人。
Q&A
Q1：ETH苏黎世的这项研究用的是什么机器人手？
A：研究使用的是WUJI公司的现成机器人手产品，WUJI是一家专注于灵巧机器人手和远程操作技术的开发商。
Q2：这只机器人手除了抓取操作，还能做什么？
A：这只手能够用手指支撑自身重量并实现移动，具备无缆爬行、转向控制和跌倒后自行恢复的能力，同时还能在支撑自身的状态下完成按键盘、推动物体到指定位置等操作任务。
Q3：研究人员是如何训练机器人手实现移动能力的？
A：研究团队使用强化学习方法进行训练，训练过程在仿真环境中完成，并根据真实硬件的实测数据对仿真环境进行校准，同时设计了专门的奖励机制以提升移动速度。
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