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近期，我国科研团队在机器人算法领域取得重大进展，提出了全球首个“统一力-位置混合控制算法理论”。该算法允许机器人在不依赖力传感器的情况下同时学习位置和力控制。与仅使用位置控制的策略相比，相关任务的成功率提高了约39.5%。更值得注意的是，相关论文获得了国际机器人学习大会最佳论文奖。这是该奖项设立以来首次由中国学者团队获此殊荣。在Insti测试现场，北京人工智能研究院，搭载新算法的四足机械狗有条不紊地进行训练擦黑板的任务。研究人员通过这个实际场景向记者讲解了混合力位控制算法的基本原理和优越优势。研究人员表示，目前广泛使用的视觉语言行为（VLA）模型在处理许多现实生活任务时往往显得“不足”。核心问题是这些任务大多数都涉及复杂的接触场景。例如，在清洁白板时，机械臂必须与白板表面保持紧密接触，同时保持适当的压力。开关柜门时，必须准确检测摆簧的内部结构。机器人不仅需要了解“去哪里”和“到达哪里”，还需要了解“使用多大的力”。在混合力-位置控制算法出现之前，这些问题必须通过力传感器来解决。综合应用Hybri，人机协作更流畅，丰富多种应用场景通过力-位置控制算法，机器人无需力传感器即可实现位置跟踪、施力、力的跟踪和兼容交互等多种运动行为，不仅显着提高任务成功率，而且使人机协作的安全性取得重大进步并扩展系统。构建未来机器人应用场景的基础。基于这种创新算法，机器人的能力极限不断扩大。它不仅能准确地完成跑盘、施力等基本操作，还能在感受到外力时及时做出反应。该功能也是为了提高工作人员在人机交互过程中的安全性。除了提高安全性之外，该算法还大大提高了人机协作的协调性。在搬运箱子或推车等场景中，机器人可以与人类同步动作。它当人类加速时加速，当人类停止时停止。在此过程中，可以根据人体不同的运动情况进行实时调整。同时，该算法还具有良好的泛化能力，即使在更换不同类型的机器人时也能稳定应用。
（编辑：项小斌）