港科大与诺亦腾提出人形机器人长程操作框架OmniContact

香港科技大学与诺亦腾机器人等机构联合提出OmniContact框架，旨在解决人形机器人人形机器人外形模仿人类、有头有手有腿的机器人。最大优势是能直接使用为人类世界设计的工具和空间——楼梯、门把手、工厂工位都不在话下。◆ 小白科普 · 现身长程操作中多技能衔接问题。传统方法聚焦单技能执行，而OmniContact以“接触流”作为中间表示，记录身体与物体何时、何处接触，并将任务拆解为靠近、建立接触、运输、释放等阶段。高层模块CF-Gen基于规则和几何关系生成接触流，低层CF-Track则采用强化学习强化学习一种 AI 训练方法：让机器人在亿万次「试错」中自己摸索，做对了就给奖励。机器人走稳路、跑酷空翻，大多是这么练出来的。◆ 小白科普 · 现身策略跟踪接触流，执行全身控制。实验表明，在搬运箱子、推行李箱、踢球等单技能任务中，成功率分别达到98.7%和82.5%；在多阶段串联任务如堆叠箱子中，三个阶段成功率依次为89.0%、87.0%和56.5%。引入在线重规划后，搬运箱子修正成功率提升至99.7%，推行李箱升至94.5%。

此外，框架可接入视觉语言模型模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身，将语义目标转为物体位姿后由CF-Gen生成接触流。当前CF-Gen仍为规则式生成器，且机器人末端非灵巧手灵巧手Dexterous Hand安装在机械臂末端、可以完成多指抓握和精细操作的机器人手。◆ 小白科普 · 现身，精细操作有限，但接触流作为统一接口为长程操作提供了新思路。