- MANIP-ULTRADEX // W7
- Python 实现
- ANIMA
MANIP-ULTRADEX
双手协作，任意物体，无需彩排
双手操控——例如搬运武器弹筒、医疗物资或需要双手协同抓取的重型装备——需要海量真实机器人示范数据。遥操作缓慢、昂贵且一致性差。多数已部署的机器人系统要么完全回避双手任务，要么需要数百小时的逐任务编程。MANIP-ULTRADEX（代号：Raijin）实现 UltraDexGrasp（arXiv:2603.05312），一种基于点云的策略，仅从合成数据中学习通用抓取策略。
模块状态: 生产就绪控制输出
PROD
- 部门
- 通用
- 波次
- W7
- 领域
- 通用
- 第7波 // ANIMA 套件
- 基础层 — MANIP-ULTRADEX
我们解决的问题
双手操控——例如搬运武器弹筒、医疗物资或需要双手协同抓取的重型装备——需要海量真实机器人示范数据。遥操作缓慢、昂贵且一致性差。多数已部署的机器人系统要么完全回避双手任务，要么需要数百小时的逐任务编程。
机器人后勤平台与自主操控系统可直接承担新的双手作业——装载、装配、不规则物体操控——无需逐任务编程或采集示范，将部署周期从数月压缩到数天。
MANIP-ULTRADEX 提供什么
MANIP-ULTRADEX（代号：Raijin）实现 UltraDexGrasp（arXiv:2603.05312），一种基于点云的策略，仅从合成数据中学习通用抓取策略。架构以物体与机器人状态的 3D 点云为输入，生成同步的双臂、双手控制指令。
能力
- 实现 UltraDexGrasp（arXiv:2603.05312）点云策略，仅从合成数据学习通用抓取策略
- 以物体与机器人状态的 3D 点云为输入，生成同步的双臂、双手控制指令
- 基于域随机化的合成数据集训练，彻底消除真实数据瓶颈。
为什么这很难
构建 MANIP-ULTRADEX 需要解决多个耦合问题：
- 01双手操控——例如搬运武器弹筒、医疗物资或需要双手协同抓取的重型装备——需要海量真实机器人示范数据
- 02遥操作缓慢、昂贵且一致性差
- 03实现 UltraDexGrasp（arXiv:2603.05312）点云策略，仅从合成数据学习通用抓取策略
- 04以物体与机器人状态的 3D 点云为输入，生成同步的双臂、双手控制指令
MANIP-ULTRADEX 通过精心的架构设计和严格的验证来解决这些问题。
用数据说话
关键性能指标：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 控制输出 | 双臂 + 双手同步指令——完整的双手协同 |
| 训练数据 | 100% 合成——无需真实机器人示范 |
| 输入 | 点云——适配任意 3D 传感器（LiDAR、结构光、立体深度） |
| 防务价值 | 自主后勤搬运、弹药装填，以及需要双手协同灵巧操作的野外维护 |
已构建的功能
| 组件 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 控制输出 | 已完成 | 双臂 + 双手同步指令——完整的双手协同 |
| 训练数据 | 已完成 | 100% 合成——无需真实机器人示范 |
| 输入 | 进行中 | 点云——适配任意 3D 传感器（LiDAR、结构光、立体深度） |
| 防务价值 | 进行中 | 自主后勤搬运、弹药装填，以及需要双手协同灵巧操作的野外维护 |
MANIP-ULTRADEX 部署场景
- APP_01
自主系统
机器人后勤平台与自主操控系统可直接承担新的双手作业——装载、装配、不规则物体操控——无需逐任务编程或采集示范，将部署周期从数月压缩到数天。
- APP_02
研究实验室
MANIP-ULTRADEX（代号：Raijin）实现 UltraDexGrasp（arXiv:2603.05312），一种基于点云的策略，仅从合成数据中学习通用抓取策略。
- APP_03
边缘计算
完全基于合成数据训练的通用双手灵巧抓取策略——无需任何真实世界示范即可部署到双臂机器人系统。