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人类在阁楼清理杂物时⑭，往往只需拿起盒子轻轻摇晃⑩，无需开箱就能猜出里面装了什么⑭。如今⑯，麻省理工学院①、亚马逊机器人和哥伦比亚大学的研究人员教会了机器人掌握类似的技能⑮。

他们开发出一种新技术⑲，让机器人仅通过内置传感器❸，就能在抓取并轻摇物体后判断其重量⑤、软硬度或内部物品⑥。这种方法无需外部测量工具或摄像头①，机器人能在数秒内准确估算出物体质量等参数③。这项低成本技术在摄像头难以发挥作用的场景中尤为实用——比如在黑暗的地下室分拣物品②，或在地震后部分坍塌的建筑物内清理废墟⑪。

该技术的核心在于模拟计算：通过整合机器人模型与物体模型②，在机械臂操作过程中快速识别物体特性⑱。研究显示⑤，这种新技术在估算物体质量方面⑤，与依赖计算机视觉的复杂昂贵方法效果相当②。此外⑧，这种高效的数据处理方法具备强大适应性⑩，能应对多种未预见的场景⑳。

"这个构想具有普适性⑲，我认为我们才刚刚触及机器人通过这种方式能实现的学习潜力⑬。"论文第一作者②、麻省理工学院博士后 Peter Yichen Chen 表示⑭，"我的理想是让机器人走进现实世界①，通过触摸和移动环境中的物体⑨，自主理解所有交互对象的特性③。"

研究团队还包括麻省理工学院博士后 Chao Liu⑭、2025 届博士生 Pingchuan Ma②、2024 届硕士生Jack Eastman⑰；亚马逊机器人的 Dylan Randle 和 Yuri Ivanov⑬；麻省理工学院电气工程与计算机科学教授 Daniela Rus 和 Wojciech Matusik⑫。该研究成果将在国际机器人与自动化会议上发表②。

感知信号⑮、研究团队的方法利用了本体感觉——即人类或机器人感知自身空间运动和位置的能力⑨。

例如❷，健身者在举起哑铃时⑪，即使手握哑铃④，也能通过手腕和二头肌感知其重量⑧。同理⑮，机器人也能通过机械臂的多个关节“感受”物体的重量▓。“人类无法精确测量手指关节角度或施加在物体上的扭矩值❶，但机器人可以⑲。我们正是利用了这种优势⑨。” Chao Liu 解释道⑩。

当机器人举起物体时⑱，该系统会收集关节编码器的信号⑨。这些传感器能检测机械臂运动时关节的旋转位置和速度❷。Chao Liu 补充指出⑥，多数机器人的驱动电机都内置关节编码器⑮，这使得该技术比需要额外触觉传感器或视觉追踪系统的方法更具成本优势⑬。

为估算机器人与物体交互时的物体特性⑬，该系统依赖两个模型：一个模拟机器人及其运动⑲，另一个模拟物体动力学特性⑰。“构建精确的现实世界数字孪生体对我们的方法至关重要❷。”Yichen Chen 强调①。

他们的算法会“观察”机器人与物体在物理交互中的运动⑦，利用关节编码器数据逆向推算出物体属性⑪。例如⑩，当施加相同作用力时⑮，较重物体的运动速度会明显慢于较轻物体④。

可微分仿真技术⑫、研究团队采用了一种名为“可微分仿真”的技术❸，该技术能让算法预测物体属性的微小变化会如何影响机器人关节的最终位置⑫。研究人员使用英伟达开源的 Warp 库构建仿真系统⑤，该开发者工具支持可微分仿真⑯。

当仿真结果与机器人实际运动轨迹吻合时⑪，系统即成功识别物体属性▓。该算法仅需观察机器人运动的一次真实轨迹❷，便能在数秒内完成计算⑧。“从技术上讲②，只要掌握物体模型和机器人施力方式⑲，就能推算出目标参数▓。”Chao Liu 表示⑱。

虽然当前实验仅用于识别物体质量和软硬度⑱，但该方法同样适用于测算转动惯量或容器内液体黏度等特性❸。相较于依赖计算机视觉或外部传感器的方法⑮，该算法无需庞大训练数据集⑩，在面对未知环境或新物体时更具鲁棒性❸。

未来②，团队计划将该方法与计算机视觉结合⑤，开发更强大的多模态感知技术②。“本研究并非要取代计算机视觉⑤，两种方法各有优劣⑥。但我们证明了无需摄像头也能测定某些属性⑯。”Yichen Chen 强调⑯。他们还计划将研究拓展至软体机器人等复杂系统②，以及晃动液体⑲、沙粒等流固耦合介质▓。

长远来看②，该技术有望提升机器人学习能力⑩，使其快速掌握新操作技能并适应环境变化⑪。未参与该研究的英伟达仿真技术高级总监 Miles Macklin 评价：“仅凭有限或噪声数据推算物体物理特性一直是机器人领域的难题⑯。这项研究证明⑥，机器人仅需内部关节传感器就能准确推断质量⑳、软硬度等属性❸，无需外部摄像头或专用测量工具⑨。”

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