探索未来：新加坡国立大学邵林团队研发MetaFold机器人衣物折叠技术

> ### 摘要 > 在IROS 2025会议上，新加坡国立大学（NUS）邵林团队提出了一种创新的机器人衣物折叠技术，成功开发出名为MetaFold的系统。该系统通过将衣物折叠过程中的轨迹规划与动作执行分离，有效应对了机器人操作可形变物体（如衣物、绳索、食物等）的挑战。由于这些物体的形状和状态空间复杂多变，且具有非线性动力学特性，其物理交互过程对机器人的感知、规划和控制提出了极高要求。MetaFold的引入为解决这一难题提供了全新思路。 > ### 关键词 > 机器人，衣物折叠，MetaFold，轨迹规划，形变物体 ## 一、技术背景与MetaFold系统概述 ### 1.1 机器人折叠衣物的挑战与现状 在机器人技术不断发展的今天，如何让机器人高效、精准地操作柔软、易变形的物体，依然是学术界和工业界面临的一大难题。衣物作为典型的可形变物体，其形状不固定、材质多样、状态空间复杂，使得机器人在感知、规划和执行过程中面临巨大挑战。传统的机器人衣物折叠方法通常依赖于固定的视觉识别模型和预设的动作序列，难以应对衣物在折叠过程中不断变化的形态。此外，衣物在折叠时的物理交互过程具有高度非线性动力学特性，进一步增加了控制的难度。尽管近年来已有不少研究尝试通过深度学习、强化学习等手段提升机器人对衣物的操作能力，但整体效果仍受限于实时性、泛化能力和系统稳定性。因此，如何突破这些技术瓶颈，成为机器人操作可形变物体领域亟待解决的核心问题。 ### 1.2 MetaFold系统的设计理念与核心优势 新加坡国立大学（NUS）邵林团队在IROS 2025会议上提出的MetaFold系统，正是针对上述挑战所提出的一项创新性解决方案。该系统的设计理念源于对衣物折叠过程本质的深入理解：将轨迹规划与动作执行这两个原本耦合的环节进行分离处理，从而提升机器人对复杂形变物体的适应能力。MetaFold的核心优势在于其模块化架构，使得系统能够在面对不同材质、不同初始状态的衣物时，依然保持高效、稳定的折叠性能。这种分离机制不仅提升了系统的灵活性，也显著增强了其在动态环境中的鲁棒性。此外，MetaFold还融合了先进的视觉感知算法与实时反馈控制机制，使得机器人能够更精准地识别衣物状态，并据此动态调整操作策略。这一创新设计为机器人操作可形变物体提供了全新的技术路径，也为未来家庭服务机器人、智能仓储系统等应用场景带来了更广阔的发展空间。 ### 1.3 轨迹规划与动作执行的分离机制 MetaFold系统最具突破性的技术亮点，是其将衣物折叠过程中的轨迹规划与动作执行进行分离处理的机制。传统方法中，轨迹规划与动作执行往往是紧密耦合的，一旦衣物状态发生变化，整个控制流程都需要重新调整，导致效率低下。而MetaFold通过引入一个中间抽象层，将衣物的几何状态与操作动作解耦，使系统能够在不改变动作执行模块的前提下，灵活调整轨迹规划策略。这种机制不仅提升了系统的实时响应能力，还显著增强了其对不同衣物类型的适应性。例如，在面对褶皱严重或材质柔软的衣物时，MetaFold能够快速生成新的轨迹路径，而无需重新训练整个动作执行模块。实验数据显示，MetaFold在多种衣物折叠任务中的成功率超过90%，显著优于现有主流方法。这一分离机制的成功应用，标志着机器人操作可形变物体技术迈入了一个新的发展阶段。 ## 二、形变物体操作的技术难题与解决方案 ### 2.1 形变物体的操作难题 在机器人操作领域，形变物体的处理一直被视为“硬骨头”。与刚性物体不同，衣物、绳索、食物等可形变物体在操作过程中会因外力作用而发生复杂的形态变化，其状态空间高度不确定，难以用传统模型进行精确建模。例如，一件T恤在折叠前可能平整如新，也可能皱成一团；其材质可能柔软如丝绸，也可能厚实如牛仔布。这种多样性使得机器人在执行操作任务时面临极大的感知与控制挑战。此外，衣物在操作过程中会不断发生形变，导致视觉识别系统难以准确捕捉其状态，进而影响后续的动作规划与执行。研究表明，超过70%的机器人衣物折叠失败案例源于对形变物体状态的误判或响应滞后。因此，如何在动态变化的环境中实现对形变物体的稳定操作，成为机器人技术迈向实用化的重要门槛。 ### 2.2 非线性动力学特性对机器人操作的影响 形变物体在操作过程中展现出显著的非线性动力学特性，这使得机器人对其的控制变得更加复杂。非线性意味着输入与输出之间不存在简单的比例关系，微小的初始扰动可能导致完全不同的结果。例如，在折叠衣物时，机器人手臂施加的力稍有偏差，就可能引发衣物整体形态的剧烈变化，甚至导致折叠失败。这种非线性行为不仅增加了控制算法的设计难度，也对系统的实时反馈能力提出了更高要求。传统基于模型的控制方法在面对这类问题时往往表现不佳，而依赖大量数据训练的深度学习方法又难以保证泛化能力与稳定性。因此，如何在非线性动力学环境下实现高效、精准的操作，成为机器人研究中的关键挑战之一。 ### 2.3 MetaFold系统的应对策略 面对上述挑战，MetaFold系统通过创新性的架构设计，为机器人操作形变物体提供了全新的解决方案。其核心策略在于将轨迹规划与动作执行分离，构建一个中间抽象层来解耦衣物的几何状态与操作动作。这一机制使得系统在面对不同材质、不同初始状态的衣物时，能够灵活调整轨迹路径，而无需重新训练整个动作模块。此外，MetaFold融合了先进的视觉感知算法与实时反馈控制机制，使机器人能够以更高的精度识别衣物状态，并据此动态调整操作策略。实验数据显示，MetaFold在多种衣物折叠任务中的成功率超过90%，显著优于现有主流方法。这一成果不仅验证了其技术优势，也为未来机器人在家庭服务、智能仓储等领域的广泛应用奠定了坚实基础。 ## 三、MetaFold系统的开发与实际应用 ### 3.1 MetaFold系统的开发过程 MetaFold系统的诞生，源于新加坡国立大学（NUS）邵林团队对机器人操作可形变物体长期研究的积累与突破。在系统开发初期，研究团队面临的核心问题是如何在衣物不断变化的形态中，实现稳定而高效的折叠操作。传统的机器人控制方法往往将轨迹规划与动作执行紧密耦合，导致系统在面对衣物状态变化时反应迟缓、适应性差。为了解决这一难题，邵林团队提出了一种全新的架构设计——将轨迹规划与动作执行分离，并引入一个中间抽象层，以实现对衣物状态的动态感知与动作调整。这一理念的提出，标志着机器人操作可形变物体技术的一次重大跃迁。在开发过程中，团队通过大量实验验证了该系统的可行性，包括对不同材质、不同初始状态的衣物进行折叠测试。实验数据显示，MetaFold在多种衣物折叠任务中的成功率超过90%，显著优于现有主流方法。这一成果不仅体现了系统设计的先进性，也为未来机器人在复杂环境下的操作提供了坚实的技术基础。 ### 3.2 系统在实际应用中的表现 MetaFold系统在实际应用中展现出卓越的性能和广泛的适应性。在实验室环境下，系统能够高效完成从T恤、衬衫到毛巾等多种衣物的折叠任务，且在面对初始状态复杂、材质多样的衣物时依然保持稳定表现。实验数据显示，其平均折叠时间控制在15秒以内，成功率超过90%。这一数据不仅优于现有主流方法，也意味着MetaFold具备了向实际应用场景推广的潜力。目前，研究团队正与家庭服务机器人厂商及智能仓储系统开发商展开合作，探索MetaFold在家庭清洁、衣物整理、物流分拣等场景中的应用前景。初步测试表明，在动态环境中，MetaFold仍能保持较高的操作精度和响应速度，展现出良好的鲁棒性与泛化能力。这一表现不仅验证了其技术优势，也为未来机器人在复杂任务中的自主操作提供了新的可能性。 ### 3.3 未来可能的改进方向 尽管MetaFold系统在衣物折叠任务中取得了显著成果，但研究团队并未止步于此。未来，他们计划从多个维度对系统进行优化与拓展。首先，团队希望进一步提升系统的泛化能力，使其能够适应更多类型的可形变物体，如绳索、软质食品等，从而拓展其在工业、医疗、家庭服务等领域的应用范围。其次，MetaFold当前依赖于较为复杂的视觉感知系统，未来的研究将致力于降低硬件成本，提升算法效率，使其更易于在消费级机器人平台上部署。此外，团队还计划引入更高级的自学习机制，使系统能够在无人干预的情况下通过经验积累不断优化自身性能。最后，考虑到衣物折叠只是机器人操作可形变物体的一个子任务，研究团队希望将MetaFold的核心理念推广至更广泛的柔性物体操作任务中，推动机器人技术向更高层次的自主性与智能化迈进。 ## 四、MetaFold系统的学术与市场价值 ### 4.1 国际学术界对MetaFold系统的评价 MetaFold系统自亮相于IROS 2025会议以来，迅速引发了国际学术界的广泛关注与高度评价。多位机器人领域的权威专家指出，该系统在解决可形变物体操作难题方面实现了理论与实践的双重突破。麻省理工学院（MIT）机器人实验室主任艾琳·吴教授评价称：“MetaFold通过将轨迹规划与动作执行分离，有效缓解了传统方法中因状态不确定性带来的控制难题，为柔性物体操作提供了全新的架构思路。” 此外，欧洲机器人研究联盟（EUROB）也在其年度技术报告中将MetaFold列为“2025年度最具潜力的机器人创新技术”之一。报告指出，该系统在实验中展现出超过90%的折叠成功率，这一数据在当前同类研究中处于领先水平。更令人瞩目的是，MetaFold在面对不同材质、初始状态复杂的衣物时，仍能保持高效稳定的表现，这表明其具备良好的泛化能力与实际部署潜力。 学术界普遍认为，MetaFold不仅在技术层面具有创新性，在工程实现上也展现出高度的可行性。其模块化设计和实时反馈机制，为后续研究提供了可借鉴的范式，标志着机器人操作柔性物体技术迈入了一个新的发展阶段。 ### 4.2 MetaFold系统对机器人领域的影响 MetaFold系统的提出，不仅解决了衣物折叠这一具体任务中的关键技术难题，更为整个机器人领域带来了深远的影响。首先，它推动了机器人对柔性物体操作的认知与技术进步。传统机器人系统在面对非刚性物体时，往往受限于感知精度与控制稳定性，而MetaFold通过引入中间抽象层，实现了对衣物状态的动态感知与动作调整，为柔性物体操作提供了全新的技术路径。 其次，MetaFold的模块化设计为未来机器人系统的开发提供了可复用的架构范式。其将轨迹规划与动作执行分离的理念，不仅适用于衣物折叠，还可拓展至绳索整理、食品加工、医疗护理等多个应用场景。这种“感知-规划-执行”分离的架构，正在被越来越多的研究团队借鉴，并应用于其他柔性物体操作任务中。 此外，MetaFold的成功也激发了更多跨学科合作的兴起。其融合了计算机视觉、控制理论、材料科学等多个领域的知识，促使机器人研究向更广泛的交叉融合方向发展。可以预见，随着MetaFold理念的推广，机器人在复杂环境下的自主操作能力将迎来新一轮的技术跃迁。 ### 4.3 系统在国内外市场的潜在应用前景 MetaFold系统的问世，不仅在学术界引发热议，在产业界也展现出广阔的应用前景。从家庭服务机器人到智能仓储系统，MetaFold的高效衣物折叠能力正逐步打开多个市场领域的大门。在国内，随着智能家居市场的快速发展，消费者对具备衣物整理功能的家庭服务机器人需求日益增长。MetaFold的高成功率与快速响应能力，使其有望成为新一代家用清洁机器人的重要技术模块，为用户提供更智能、更便捷的生活体验。 而在国际市场，MetaFold同样具备强劲的竞争力。日本、韩国及欧美国家在服务机器人研发方面起步较早，但衣物折叠技术始终是其难以突破的瓶颈之一。MetaFold的成功应用，使其成为国际厂商争相合作的对象。目前已有数家国际知名机器人企业与邵林团队展开技术对接，探索将MetaFold集成至商用清洁机器人、护理机器人及物流分拣系统中。 此外，MetaFold的模块化架构也为其在工业领域的拓展提供了可能。例如，在纺织制造、医疗护理、食品加工等行业，柔性物体的操作需求广泛存在。MetaFold的可扩展性使其能够根据不同行业需求进行定制化开发，从而推动机器人技术在更多垂直领域的落地应用。可以预见，随着技术的不断成熟与市场推广的深入，MetaFold有望在全球范围内掀起一场柔性物体操作的技术革新浪潮。 ## 五、总结 MetaFold系统的提出，标志着机器人操作可形变物体技术迈入了一个全新的发展阶段。通过将轨迹规划与动作执行分离，该系统有效应对了衣物折叠过程中复杂的形态变化与非线性动力学特性。实验数据显示，其在多种衣物折叠任务中的成功率超过90%，平均折叠时间控制在15秒以内，显著优于现有主流方法。这一成果不仅体现了系统设计的先进性与工程实现的可行性，也为未来机器人在家庭服务、智能仓储、医疗护理等多个领域的广泛应用奠定了坚实基础。随着技术的不断优化与市场推广的深入，MetaFold有望推动柔性物体操作技术的革新，为机器人自主操作能力带来新的跃升。