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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③，无需开箱就能猜出里面装了什么⑳。如今⑤，麻省理工学院⑭、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▓。

他们开发出一种新技术⑨，让机器人仅通过内置传感器⑭，就能在抓取并轻摇物体后判断其重量▓、软硬度或内部物品⑤。这种方法无需外部测量工具或摄像头②，机器人能在数秒内准确估算出物体质量等参数⑬。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⑨，或在地震后部分坍塌的建筑物内清理废墟⑦。

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⑭，在机械臂操作过程中快速识别物体特性⑲。研究显示⑱，这种新技术在估算物体质量方面⑧，与依赖计算机视觉的复杂昂贵方法效果相当②。此外❷，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❷，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④。"论文第一作者⑦、麻省理工学院博士后 Peter Yichen Chen 表示①，"我的理想是让机器人走进现实世界⑩，通过触摸和移动环境中的物体⑥，自主理解所有交互对象的特性⑧。"

研究团队还包括麻省理工学院博士后 Chao Liu⑫、2025 届博士生 Pingchuan Ma⑳、2024 届硕士生Jack Eastman⑩；亚马逊机器人的 Dylan Randle 和 Yuri Ivanov⑱；麻省理工学院电气工程与计算机科学教授 Daniela Rus 和 Wojciech Matusik⑰。该研究成果将在国际机器人与自动化会议上发表⑰。

感知信号①、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⑫。

例如⑪，健身者在举起哑铃时③，即使手握哑铃⑯，也能通过手腕和二头肌感知其重量⑪。同理④，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❷，但机器人可以⑯。我们正是利用了这种优势⑩。” Chao Liu 解释道❸。

当机器人举起物体时⑦，该系统会收集关节编码器的信号②。这些传感器能检测机械臂运动时关节的旋转位置和速度⑰。Chao Liu 补充指出⑭，多数机器人的驱动电机都内置关节编码器❸，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⑧。

为估算机器人与物体交互时的物体特性②，该系统依赖两个模型：一个模拟机器人及其运动⑬，另一个模拟物体动力学特性⑱。“构建精确的现实世界数字孪生体对我们的方法至关重要▓。”Yichen Chen 强调❸。

他们的算法会“观察”机器人与物体在物理交互中的运动❶，利用关节编码器数据逆向推算出物体属性④。例如⑩，当施加相同作用力时⑫，较重物体的运动速度会明显慢于较轻物体⑨。

可微分仿真技术⑤、研究团队采用了一种名为“可微分仿真”的技术⑨，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❶。研究人员使用英伟达开源的 Warp 库构建仿真系统⑩，该开发者工具支持可微分仿真⑰。

当仿真结果与机器人实际运动轨迹吻合时⑯，系统即成功识别物体属性⑱。该算法仅需观察机器人运动的一次真实轨迹⑬，便能在数秒内完成计算⑰。“从技术上讲⑦，只要掌握物体模型和机器人施力方式⑨，就能推算出目标参数⑫。”Chao Liu 表示⑳。

虽然当前实验仅用于识别物体质量和软硬度❷，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⑰，该算法无需庞大训练数据集⑮，在面对未知环境或新物体时更具鲁棒性⑬。

未来②，团队计划将该方法与计算机视觉结合⑫，开发更强大的多模态感知技术❸。“本研究并非要取代计算机视觉⑪，两种方法各有优劣⑥。但我们证明了无需摄像头也能测定某些属性③。”Yichen Chen 强调⑮。他们还计划将研究拓展至软体机器人等复杂系统❸，以及晃动液体⑰、沙粒等流固耦合介质⑦。

长远来看⑪，该技术有望提升机器人学习能力⑭，使其快速掌握新操作技能并适应环境变化⑭。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❶。这项研究证明⑳，机器人仅需内部关节传感器就能准确推断质量⑪、软硬度等属性⑨，无需外部摄像头或专用测量工具⑬。”

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