机械手真正「活」了，银河通用&清华推出DexNDM，用神经动力学重塑灵巧操作

清华大学团队提出DexNDM，一种基于关节级神经动力学模型的灵巧手操作方法，首次实现在手掌朝下等复杂姿态下对长条、微小及不规则物体的稳定旋转。通过“混乱之盒”自动化系统采集真实数据，并结合残差策略弥合仿真与现实差距，其在Leap Hand上的性能媲美甚至超越专用硬件方案。该技术支撑的遥操作系统可完成拧螺丝、切香蕉、长程家具装配等多项高难度任务，显著提升了机器人在复杂工具使用中的灵巧性与鲁棒性，为sim-to-real落地提供了新路径。
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