應用大象機器人機械臂作為核心研究工具產(chǎn)出的論文，被機器人領域頂級期刊《Science Robotics》（影響因子27.5，JCR/中科院雙1區(qū)）收錄并榮登期刊封面。

利用軟體機器人對多種植物進行原位葉面增強，以用于光學表型分析與生物工程

該研究由康奈爾大學團隊完成，聚焦精準農(nóng)業(yè)痛點——傳統(tǒng)葉面注射易損傷葉片、適配性差、一致性低等問題，創(chuàng)新研發(fā)軟體機器人葉片夾持器，通過myCobot機械臂，實現(xiàn)自動化壓印加壓滲透，將納米顆粒與遺傳物質(zhì)精準注入葉片，成功率超91%且損傷極小，實現(xiàn)了可靠的體內(nèi)表型分析和基因表達研究，從而推動植物生物工程與高通量表型分析的技術革新。

2025年，大象機器人產(chǎn)品在康奈爾大學、東京大學、首爾國立大學、密歇根大學、紐約大學、滑鐵盧大學、早稻田大學、華中科技大學、華南理工大學、香港理工大學等海內(nèi)外前沿學府和研究機構中實現(xiàn)規(guī)模化應用，以幫助研究人員更高效地構建、測試和分享突破性成果為核心目標——通過提供模塊化、開源且經(jīng)濟實惠的機器人硬件平臺，支持跨學科團隊快速搭建實驗系統(tǒng)、迭代算法并驗證創(chuàng)新思路。

我們從近百篇學術論文中選取了10篇杰出研究，這些案例共同驗證了大象機器人產(chǎn)品在高精度運動控制、環(huán)境適應性等方面的卓越性能，而其開源生態(tài)與兼容性設計進一步降低了研究門檻，促進了多元場景的快速原型開發(fā)與成果共享，加速全球機器人與人工智能領域的科學發(fā)現(xiàn)及現(xiàn)實應用進程。

01利用路徑規(guī)劃進行以根部為中心發(fā)束調(diào)整的前發(fā)造型機器人系統(tǒng)

作者：Soonhyo Kim, Naoaki Kanazawa, Shun Hasegawa, Kento Kawaharazuka and Kei Okada

大學：東京大學

該研究介紹了一種機器人前發(fā)造型系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過圖像比對當前與目標發(fā)型方向圖，提取發(fā)根中心目標發(fā)束并生成梳發(fā)軌跡，以高精度再現(xiàn)目標發(fā)型。該系統(tǒng)采用協(xié)作機械臂myCobot 280 M5構建，能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定的3D軌跡執(zhí)行和可重復的精細頭發(fā)束操作。為機器人發(fā)型調(diào)整系統(tǒng)提供了可擴展的視覺-運動協(xié)同技術路徑，將推動機器人服務和美容領域等新興應用。

02面向制造業(yè)多機器人協(xié)作的動態(tài)不可聽頻移通信系統(tǒng)

作者：Semin Ahn, Dohyeon Kim and Sung-Hoon Ahn

大學：首爾國立大學

該研究介紹了一種動態(tài)不可聽頻移通信方法，使用18-22 kHz頻段的聲音信號實現(xiàn)分散的機器人之間的交互。

通過多種異構機器人（包括自主移動機器人myAGV和協(xié)作機械臂myCobot 280 Pi）進行驗證，作為接收器機器人通過聲學通道接收并執(zhí)行命令。該方法無需依賴WiFi或藍牙網(wǎng)絡，且對噪聲和環(huán)境干擾具有魯棒性。在一對一、一對二和一對多配置下，實驗結果表明，在距離高達4米的范圍內(nèi)，通信準確率超過97.5%，在強噪聲條件下依然表現(xiàn)穩(wěn)定可靠。該方法為無網(wǎng)絡環(huán)境下異構機器人群體的協(xié)同作業(yè)提供了一種低成本、易部署的通信解決方案。

03通過透明性建立信任：利用視覺-語言模型實現(xiàn)自主移動機器人可解釋的社交導航

作者：Oluwadamilola Sotomi, Devika Kodi and Aliasghar ArabUniversities

大學：密歇根大學、紐約大學

該研究針對自主移動機器人在社交環(huán)境中因決策不透明導致人機信任度低的問題，提出了一種多模態(tài)可解釋性框架，該框架整合了視覺語言模型（VLM）和熱圖可視化技術，通過ROS2節(jié)點實現(xiàn)實時環(huán)境感知與行為解釋，以提高機器人導航過程中的透明度。該系統(tǒng)在myAGV上進行了手動和自主導航測試，開發(fā)了一個可解釋性模塊，用于檢測社交沖突、生成視覺推理提示并提供自然語言解釋。

利用myAGV基于ROS的移動性、車載傳感和實時控制功能，該框架有效地傳達了機器人的意圖和動作。在30名參與者的用戶研究中，大多數(shù)人表示提供實時解釋后信任度、理解度、偏好度更高?；煜仃嚪治鲞M一步證實了系統(tǒng)的準確性和可靠性。本研究表明，將可解釋性整合到自主移動機器人中，可顯著改善人機協(xié)作，并提高其在社交環(huán)境中的可用性。

04使用多層波紋管式軟氣動執(zhí)行器的軟-剛性混合旋轉(zhuǎn)和滑動關節(jié)：其設計、表征及作為軟-剛性混合夾持器的應用

作者：Peter Seungjune Lee, Cameron Sjaarda, Run Ze Gao, Jacob Dupuis, Maya Rukavina-Nolsoe and Carolyn L. Ren

大學：滑鐵盧大學

該研究針對軟體氣動執(zhí)行器在負載能力、環(huán)境適應性和運動穩(wěn)定性方面的不足，提出一種基于多層波紋管型軟體氣動執(zhí)行器的軟硬復合回轉(zhuǎn)關節(jié)與平移關節(jié)。該系統(tǒng)通過剛性組件封裝保護執(zhí)行器，實現(xiàn)了更高的位移效率、力輸出和抗外部載荷能力?；谠撽P節(jié)構建的三指軟硬復合夾爪可穩(wěn)定抓取多種尺寸與形狀的物體，并集成于myPalletizer 260協(xié)作機器人末端進行抓取演示。實驗表明，該回轉(zhuǎn)關節(jié)在13.1kPa氣壓下可達90轉(zhuǎn)角，最大輸出力4.93N，經(jīng)15000次循環(huán)仍保持穩(wěn)定性能，為軟體機器人在農(nóng)業(yè)采摘等實際應用提供了可靠解決方案。

05支持多種墨水和彎曲沉積表面，用于制造復雜食品結構的協(xié)作式異構微型機器人3D打印機

作者：Karen Jazmin Mendoza-Bautista, Mariana S. Flores-Jimenez,Laisha Daniela Vazquez Tejeda Serrano, Grissel Trujillo de Santiago,Mario Moises Alvarez, Arturo Molina, Mariel Alfaro-Ponce and IsaacChairez

大學：蒙特雷科技大學、墨西哥國立自治大學

該研究針對傳統(tǒng)食品3D打印機難以在曲面基底上實現(xiàn)多材料同步打印的問題，提出了一種協(xié)作式異構微型機器人3D打印機，利用多種墨水和彎曲的沉積表面來制造復雜的食品結構。

該研究將協(xié)作機械臂myCobot 280 M5作為機器人操作器的一部分，有效解決了多材料食品打印中的挑戰(zhàn)，如擠出一致形狀以及創(chuàng)建復雜幾何形狀的能力，使得對食品墨水流速的控制得到改善，并促進了多材料的無縫集成，從而獲得食品最佳的口感和味道。同時，為人工合成肉等復雜食品結構的定制化制造提供了高自由度、多材料集成的新方法，并為多樣化的飲食需求提供了量身定制的解決方案，從而有助于實現(xiàn)更可持續(xù)的食品生產(chǎn)實踐。

06利用動態(tài)手勢進行人機交互，實現(xiàn)四足機器人與機械臂的遠程操作

作者：Jianan Xie, Zhen Xu, Jiayu Zeng, Yuyang Gao and KenjiHashimoto

大學：早稻田大學

該研究針對復雜機器人系統(tǒng)遙操作中動態(tài)手勢交互的精確性與實時性需求，提出了一種基于動態(tài)手勢的人機交互系統(tǒng)。系統(tǒng)通過Depth-MediaPipe框架精確提取手部骨骼關鍵點的三維坐標，并利用Semantic-Pose-to-Motion模型解析手勢的語義與姿態(tài)信息，實時轉(zhuǎn)換為對四足機器人移動、機械臂末端執(zhí)行器跟蹤及基于語義的命令切換等機械動作。實驗在Unitree Go1四足機器人及myCobot 280機械臂上進行，結果顯示：系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)直觀、精確的實時交互控制，平均推理延遲為29.77毫秒，抓取任務成功率達86.7%，該技術在從物流到遠程醫(yī)療的廣泛應用中具有巨大潛力，為復雜機器人平臺的直觀、實時遙操作提供了一種有效的解決方案。

07利用軟體夾具和視覺控制機械臂實現(xiàn)黑莓自主采摘

作者： Fabio Taddei Dalla Torre, Omar Faris, Philip H. Johnson andMarcello Calisti

大學：特倫托大學、林肯大學、圣安娜高等學院

該研究針對黑莓采摘自動化中果實易損、定位難的問題，提出了一種基于軟體氣動夾持器與視覺伺服的自主采摘系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成myCobot Pro 320機械臂、YOLOv8檢測模型與內(nèi)窺鏡視覺反饋，通過模塊化任務評估框架，實現(xiàn)了黑莓的識別、定位、抓取與放置全流程自動化。實驗結果表明，視覺檢測成功率高達98.4%，抓取成功率為76.6%。該系統(tǒng)為高價值軟性果實的機器人采收提供了可復制的技術路徑與系統(tǒng)性評估基準。

08異構三機器人協(xié)同搬運的高柔順性研究

作者：ZHANG Shuzhong, Ql Chunyu, ZHANG Gong, SU Jiahong, QlUWeiqian and RUAN Yuzhen

大學：福建工程學院、華南理工大學、廣東技術師范學院

該研究針對異構三機器人系統(tǒng)的協(xié)同搬運柔順性問題，通過使用myCobot 280（六軸協(xié)作機械臂）與myPalletizer 260（四軸碼垛機械臂）以及另一臺六軸協(xié)作機械臂，提出基于近端策略優(yōu)化（PPO）的強化學習控制方法。在CoppeliaSim機器人仿真器中建立了異構三機器人協(xié)同搬運的仿真環(huán)境，分別開展了力控制與強化學習控制的對比仿真。結果表明，強化學習方法顯著提高了軌跡跟蹤精度和運動平滑度，也具備從仿真到現(xiàn)實遷移的可行性，這一進步有望在復雜環(huán)境中實現(xiàn)更靈活、更高效的作業(yè)來改變工業(yè)自動化。

09尋找果實：設計一個考慮遮擋的零樣本的Sim2Real深度強化學習規(guī)劃器，用于植物操作

作者：Nitesh Subedi,Hsin-Jung Yang,Devesh K.Jha and SoumikSarkar

大學：愛荷華州立大學

該研究聚焦于復雜且雜亂的農(nóng)業(yè)環(huán)境中機器人操作所面臨的挑戰(zhàn)，特別是針對水果定位和遮擋解決的任務。研究團隊利用雙臂半人形機器人myBuddy 280，開發(fā)了一個能夠與可變形植物靈活交互的端到端深度強化學習（RL）框架。該方法使機器人能夠通過學習操縱枝葉來發(fā)現(xiàn)隱藏的水果，而無需精確的幾何建模。該研究展示了農(nóng)業(yè)機器人自動化方面的顯著進步，為可擴展的、感知驅(qū)動的解決方案鋪平了道路，這些解決方案能夠在動態(tài)且不可預測的環(huán)境中有效運行，從而提高農(nóng)業(yè)部門的生產(chǎn)力和效率。

10利用自學習機器人系統(tǒng)增強醫(yī)療輔助：一種基于深度模仿學習的解決方案

作者：Yagna Jadeja, Mahmoud Shafik, Paul Wood and Aaisha Makkar

大學：德比大學

該研究介紹了一種基于深度模仿學習（DIL）的醫(yī)療輔助自學習機器人系統(tǒng)（SLRS）。該SLRS解決方案能夠觀察并復制人類的演示，從而無需明確的任務特定編程即可掌握復雜技能。以myCobot 280 Jetson Nano為實驗平臺，該系統(tǒng)能夠自主觀察并模仿人類動作，從而有效輔助醫(yī)療專業(yè)人員。通過結合先進的感知技術與手勢識別，該系統(tǒng)能夠執(zhí)行如藥物遞送和患者支持等復雜任務，有助于解決醫(yī)療服務運營效率低下的問題。

這些研究橫跨精準農(nóng)業(yè)、軟體機器人、可解釋導航、人工智能、食品制造、醫(yī)療輔助等領域，驗證大象機器人產(chǎn)品的高適配性與性價比。大象機器人通過提供極致性價比且觸手可及的開源機器人解決方案，賦能全球尖端科研與教育實踐，推動工業(yè)、農(nóng)業(yè)、物流、醫(yī)療等多場景預研落地，持續(xù)加速科學發(fā)現(xiàn)與現(xiàn)實應用進程，引領機器人技術普惠化創(chuàng)新。

我們期待與更多用戶攜手共創(chuàng)。為此，我們準備了2025年的部分精選論文，后臺發(fā)送【2025論文】即可獲取，希望能為您帶來啟發(fā)。