自变量发布TwinDEX，重塑具身智能“数据金字塔”

盖世具身智能获悉 日前，自变量机器人发布了一对孪生的三指九自由度灵巧操作手 TwinDEX：一个可穿戴，用于数据采集；一个装在机器人上，用于真机部署。

自变量指出，TwinDEX首次实现了纯无本体数据、零真机遥操作数据驱动的灵巧操作，可以让基础模型仅用数百条无本体数据进行后训练，全程不引入真机遥操作数据，就能学会操纵三指灵巧手完成复杂任务。

图片来源：自变量

具体而言，TwinDEX 从灵巧性、一致性和可规模化三个方面进行设计。

灵巧性方面，TwinDEX 采用了三指九自由度、其中七个为主动自由度的设计，在灵巧性、可靠性和成本之间取得平衡。基于覆盖多种元操作的测试，自变量发现，三指通过拇指、食指和中指的协同配合，能够完成生活场景中的大多数操作，是灵巧操作的“最小可行性解”。

一致性包括：在运动学上保持自由度、关节轴和连杆比例一致；在接触力学上保持接触材料、几何和表面特性一致，并配置对应触觉传感器；在视觉上保持外观一致；同时针对关节、手腕定位、抖动和漂移等关键精度指标进行优化。

跨本体数据采集往往存在采集端与执行端之间的运动学差异和精度损失，数据难以直接迁移，对此，TwinDEX 以最终应用性能为锚点，反向设计采集端需要达到的一致性指标。

可规模化方面，TwinDEX 采用可穿戴三指外骨骼作为采集端，将数据采集从机器人本体和固定环境中解放出来。“一名操作员、一张桌子、一套外骨骼，就是一个完整的数据采集单元。”外骨骼提供直观的力反馈，帮助操作员完成自然、精细的接触操作；模块化的采集方式则支持通过增加设备和操作员实现并行扩展，让数据规模不再受机器人数量和固定设施限制。

据悉，在相关任务中，TwinDEX 的每小时数据采集效率达到真机遥操作的5.3 倍。

自变量表示，下一步将进一步扩展数据规模，从单一桌面走向开放环境，从固定场景走向长尾分布，为机器人模型训练提供更加丰富、多样的数据来源。

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