2024年12月19日-20日深圳智能机器人灵巧手大赛决赛在香港中文大学（深圳）顺利举行，来自包括高校和企业在内的20支队伍从全国104支队伍中脱颖而出进入决赛。本次大赛围绕工业制造中的关键任务，展示了灵巧手在流水线作业中普遍存在的操作场景（包括分拣、组装、打螺丝等）中的应用成果。经过激烈角逐，清华大学孙富春教授团队的青春致胜队凭借优异的技术解决方案和现场表现获得本次大赛冠军。
本团队提出了用于工业场景任务的技术方案（包含6D位姿估计、多点触觉空间位姿辨识、多维触觉搜孔与力位混合以及目标检测抓取等），能够在复杂多变的工业场景中实现快速稳定的技能操作。团队由清华大学孙富春教授指导，成员包括周怀东、杨治赢、张春云、徐亚豪、夏宇龙、汤鑫华、郭佳辉。
无序分拣任务
首先通过yolov8分割检测模型对任务场景进行视觉感知，获取目标物体位姿，根据目标物体的特性和任务要求编排抓取顺序，而后利用知识库、操作技能库动态拓扑调整操作序列与动作参数、规划抓取手势与路径，从而完成无序抓取任务。
工件装配任务
该任务需分别装配电池和USB-LED 灯，是本次比赛的难点之一。对于电池装配任务，同样先通过yolov8分割检测模型获取目标物体位姿，利用知识库、操作技能库拓扑调整操作序列与动作参数、规划抓取手势与路径从而完成电池装配，在此基础上对装配情况进行评估，若未正确装配需进行调整；对于USB-LED 灯装配任务，目标检测获取目标物体位姿的同时进行模板匹配检测正反面，通过重心估计精确抓取点位，利用知识库、操作技能库调整操作序列与动作参数、规划抓取手势与路径以实现精准抓取。在精准抓取基础上，利用灵巧手指尖触觉传感器进行搜孔，根据压力变化确定USB孔位从而完成装配。
贴标签任务
同样，首先通过yolov8分割检测模型检测标签机开关状态，获取位姿以进行开关操作。而后，利用知识库、操作技能库拓扑调整操作序列与动作参数、规划抓取手势与路径，并结合灵巧手触觉感知抓取标签，到达指定位置进行贴标签操作。灵巧手贴标签存在标签褶皱、未完全贴合情况，因此，利用关节结合力控对已贴标签进行平整操作。
扫码任务
与上述任务不同，由于扫码枪的形态，单一的抓取策略无法完成该任务。为此，团队采用手势学习算法让灵巧手“学习”人如何抓取扫码枪,通过6D位姿估计确定扫码枪放置于桌面的位姿，在灵巧手灵活性的局限下，利用多点触觉位姿估计判断手部各个关节是否抓取至合适位置，成功抓取扫码枪后，结合定点扫描策略完成条形码标签扫描任务。
附加题拧螺丝任务
该任务要求抓取电动螺丝刀、套筒正确对准螺母并拧紧，大大提升灵巧操作的难度。团队在使用6D位姿估计与触觉感知技术成功抓取电动螺丝刀的基础上，结合多点触觉空间位姿辨识算法，通过手部触觉反馈，在空中使用灵巧手对电动螺丝刀进行动态调整以达到最佳握持姿势。在拧螺丝过程中，为克服抓取及握持误差，团队采用多维触觉搜孔技术精确搜索、定位螺母位置，而后结合力位混合控制技术根据螺母的深度、直径以及规格等来调整运动轨迹和力度，从而完成拧螺丝任务。
此次竞赛中，本团队提出的方案，展现了灵巧手在工业场景中快速、稳定完成各类复杂任务的能力，凭借在灵巧操作执行效率和精准度方面的技术积累和可靠的稳定性，有效解决了工业生产中的多种关键挑战，最终摘得桂冠。
