要真正释放人形机器人的全部潜力,前提是要有一只足够好的机器人手。视频按产品逐一介绍了几款相对先进的机器人手,以下是按出场顺序整理的干货版内容。(来自ICRA 2025 国际机器人与自动化会议)
韩国 · Aidin Robotics:15 自由度 + 指尖力传感
Aidin Robotics研发的机器人手具备15个自由度,每根手指拥有3个自由度,指尖同时集成了力传感功能,整体重量约为1.3公斤。演示过程中,指尖所受到的力会实时呈现在ROS仿真环境中,仿真显示的力大小随实际按压力的增加而增强。从画面可见,该机器人手动作十分流畅,手指既能左右偏转,也能上下弯曲。整只手通过数据手套实现遥操作,用户佩戴手套进行控制,机器人手随之同步动作。
英国 · Shadow Robot:24 自由度高端灵巧手
第二款是Shadow Robot的灵巧手,这一型号在业界被广泛视为典型的高端平台。该手具有24个自由度,由20台电机独立驱动,指尖集成力传感器,用户可在屏幕上实时观测到指尖与物体接触时的受力变化。这一功能对操作各类物体至关重要,因为操作者需精确掌握所施加力的大小。该灵巧手兼容ROS、Python 及 C++等开发环境,整手重量约为4.3公斤,采用EtherCAT通信协议,支持位置控制与力矩控制等多种运行模式。其工作电压约为48V,电流约2.5A,并能在1kHz的控制频率下稳定运行,因此特别适用于需要高带宽响应的精细操作与高精度力控任务。
新加坡 · Sharpa:22 自由度 + 视觉跟随 + 剪刀剪纸
第三款是Sharpa公司开发的机器人手。该手具有22个自由度,同样支持Python、C++及ROS开发环境,并集成了力传感功能。在展示视频中,首先呈现了通过相机追踪真人手部动作并实时控制机器人手同步跟随的场景。随后演示了该手操控剪刀完成剪纸任务的画面,其拇指展现出高度的灵巧性,能够执行依赖精细控制的复杂动作,这表明其拇指设计及整体操作性能非常适合于需要高精度操控的应用场景。
美国 · Alt Bionics:6 自由度的轻量基础抓取手
接下来介绍的是Alt Bionics推出的机器人手。这款手具有6个自由度(6 DoF),整体重量约500克,采用用户遥操作控制方式,动作响应速度良好。与之前介绍的高自由度灵巧手不同,它的四根手指每根仅具备1个自由度,拇指则具有2个自由度,并且部分手指的动作属于耦合设计,需要多根手指协同运动才能完成特定动作。由于自由度相对较少且存在运动耦合,该手的整体灵巧性较为有限,因此更适合执行基础抓取任务,而非复杂精细操作。演示视频中也展示了其在部分手指功能受限时的应用局限。
日本 · Kobe Robotics:6 执行器 + 以太网 + 指尖力传感
之后是Kobe Robotics的机器人手。该手由6个执行器驱动,采用以太网进行通信,兼容ROS与Python开发环境,并在指尖集成了力传感器。用户可通过数据手套对手部进行控制,其产品定位侧重于工程与科研应用场景,核心优势在于将可编程控制能力与力反馈功能有效结合。
中国 · 因时科技 :6 自由度、参数清晰的入门型手
然后是来自因时科技的机器人手。这款手同样具有6个自由度,重量约为540克,典型工作参数为24V电压与0.2A电流。与前文提到的低自由度机型相似,由于仅具备6个自由度,其手指灵活性较为有限,因此更适宜作为执行简单抓取任务的末端执行器,而非高灵巧操作平台。在灵巧性方面,该手并未表现出特别突出的优势。
韩国 · Wonik Robotics Allegro:16 自由度 + 光学力传感
视频介绍的Allegro手是Wonik Robotics公司推出的,这款手曾被Meta公司公开演示并使用,具备16个自由度,采用四指结构,每根手指具有4个自由度。其指尖采用基于光学原理的力传感技术——当按压力增大时,指尖的光信号变化会明显增强,从而直观反映受力状态。这一设计使得该手非常适合用于高灵敏度触觉实验以及人机交互任务,同时在机器人手运动过程中进行接触操作也具有较好的安全性。
中国 · 傲意:11 自由度 + 视觉驱动遥操作
接下来是傲意公司开发的机器人手。这款手具有11个自由度,内部搭载6个主动执行器,重量约540克,支持ROS,采用RS-485和CAN总线进行通信,典型工作参数为24V电压和0.25A电流。演示中,其动作通过摄像头捕捉真人手部姿态来驱动,属于基于视觉的遥操作方式。从实际画面可见,手指的灵活性有一定局限,弯曲时通常表现为整段手指同时运动,属于典型的整体弯曲结构,单个关节缺乏独立控制能力,因此不适合作为超高灵巧度操作的平台。
葡萄牙 · Seed Robotics:19 自由度 + 独立手指 + 抗冲击设计
之后出场的是Seed Robotics推出的机器人手。该手具备19个自由度,配有8个主动驱动通道,支持ROS与Python,并通过总线与控制器通信。演示画面显示,其腕部可在前后与左右方向运动,每根手指均可独立控制,这为多指协同操作带来了很高的灵活性。基座采用可解耦/脱开的结构设计,当手部碰撞到桌面等刚性物体时,能通过结构缓冲吸收冲击、降低损伤风险。此外,它还提供多种预设交互模式,例如模拟与机器人握手的体验。该手的力传感精度很高,甚至能感知纸张与指尖的轻微接触,整体在灵巧度、触觉精度与抗冲击鲁棒性方面实现了较好的平衡。
意大利 · Prensilia:11 自由度机器人手与假肢方案
接着是Prensilia的机器人手。该公司产品线中包括一款具有11个自由度的机器人手,以及一款专门为假肢应用设计的型号。这两款手均具备指尖力传感功能,在演示中可以观察到按压拇指时,传感器信号实时变化。此外,它们还在手臂上集成了物理按键,通过按键可以切换不同的预设动作模式,让用户直接触发对应的抓取或姿态动作。这种设计尤其适合对操作简便性、输出稳定性要求较高的实用化及可穿戴场景。
美国 · Psionic:6 台无刷电机 + 3D 触觉 + Mujoco 仿真
最后介绍的是Psionic的机器人手。该手内部采用6台无刷直流电机驱动,可在位置、速度或力矩控制模式下运行,并支持通过I²C和UART进行通信。它兼容Python和C++编程,且能够在Mujoco仿真环境中完成建模与仿真。其传感系统集成有3D触觉传感器,典型工作电压约为12V,电流约74mA,整体功耗较低。得益于软硬件接口的友好性与可拓展性,这款机器人手非常适用于作为抓取/操控算法的验证平台,以及触觉交互研究的实验工具。
小结:自由度、力觉与接口,决定上限
整体而言,这段视频的核心观点在于:人形机器人的能力上限在很大程度上取决于其“手”的自由度、力/触觉传感精度以及控制系统的性能。视频覆盖了多种技术路线的机器人手——从Aidin、Shadow、Sharpa、Seed等高自由度、全指独立可控且具备精细力控的灵巧手,到Alt Bionics、Inspire等仅具备6自由度、适用于基础抓取任务的简化型设计,再到Wanick、傲意、Prensilia、Psionic等专注于特定应用场景(如视觉遥操作、假肢、触觉研究)的机器人手,几乎涵盖了当前从科研探索、教学演示到工程落地的各类主流产品。若要进行灵巧手选型或横向对比,自由度数量、重量、供电规格、通信接口、软件生态支持以及力/触觉传感配置,正是这段视频中最值得提取并制作成表进行系统分析的关键信息。