欣佰特cnbestec的博客

基于Hello Robot Stretch 3平台的Stretch-Compose框架，通过空间-语义-几何三层推理机制，使机器人能像人一样“思考”，在动态环境中快速搜索物品，并将隐藏空间搜索效率提升68%。

本文下篇揭示了Hello Robot Stretch 3超越技术本身的更大愿景：构建人机共融的未来。通过让残障用户也能轻松操控机器人、使机器人成为专业的康复教练、实现无需学习的直觉交互，Stretch 3展现了技术的普惠性。其成功的核心在于开放的开源战略，这一策略不仅降低了科研门槛，更汇聚了全球智慧，形成“创新-共享-再创新”的良性循环，推动服务机器人快速走向真实场景。

Hello Robot 移动操作机器人Stretch 3以其高度开源与灵活架构，成为具身智能研究中广泛选用的实验平台。上篇重点阐述其三方面技术进展：在任务规划方面实现90%零样本部署成功率，在物体操作层面达成对未知家居物件87%的首轮操作成功率，并在动态导航任务中取得95%的避障成功率与0.4秒响应速度。这些实证结果系统展现了Hello Robot在推进机器人自主行为能力方面的先进性与可靠性。

耶鲁大学2025年研究揭示人类教学机器人时的反馈策略存在显著差异，直接影响学习效果。实验使用Set卡牌游戏测试36名参与者对HelloRobot的教导表现，发现反馈策略各异：有人侧重解决方案接近度，有人关注规则符合度。模拟训练显示不同策略效果差异巨大，但AI熟悉度并未带来教学优势。该研究对教育、服务、工业等领域的人机协作具有重要启示，表明个性化反馈策略是提升机器人学习效率的关键。研究结果发表在《认知科学协会第47届年会论文集》。

Hello Robot移动操作机器人Stretch 3 不仅以极简结构与全身力感知提升操作敏捷性，更通过开放的软件生态、高效的开箱即用部署能力，以及针对家庭环境优化的尺寸与交互设计，显著缩短从仿真到实机、从实验室到真实场景的验证周期。本文聚焦其在科研落地中的关键优势——让研究者更专注于算法创新，而非系统集成。

Hello Robot 移动操作机器人Stretch 3通过精简结构设计和创新力感知方案，为具身智能研究提供高效实验平台。其采用两轮底盘+升降臂的极简结构实现三维运动，利用低减速比传动器电流信号实现全域力感知，省去昂贵传感器。这种"科研可用性"导向的设计平衡了成本与功能，支持研究者快速验证移动操作算法。机器人的开源架构和真实场景适配性，使其成为连接实验室原型与实际应用的理想工具。

慕尼黑工业大学、苏黎世联邦理工与微软联合开源的VidBot，让机器人“刷视频学技能”成为现实：仅需一段普通人类日常单目RGB视频，即可零样本生成可执行的3D操作轨迹，成功率88.2%。Hello Robot的Stretch3已率先集成，已能零样本完成开柜、拿水壶等13项任务，80%+任务一次成功。

摘要：Hellorobot移动操作机器人Stretch3通过多模态感知系统革新农业智能化，其配备的Gelsight视触觉DIGIT抓取器能无损检测水果成熟度，结合SwishFormer算法实现96%以上的识别准确率。该系统支持自动化采摘分拣，显著提升作业效率和一致性，同时克服了传统人工检测的局限。尽管在数据标准化和模型泛化方面仍存挑战，但该技术已为智慧农业发展提供了创新解决方案，推动农业从经验判断迈向智能决策。

HelloRobot团队发布StretchMuJoCov0.5高保真仿真平台，专为Stretch3机器人设计。该平台基于MuJoCo物理引擎，支持Ubuntu、MacOS和Windows系统，提供实时仿真、丰富Python库及数百种厨房测试场景。关键特性包括ROS2深度集成、无头模式云端运行、高级API支持可变形物体仿真。平台配备详细文档，助力开发者快速实现算法验证与部署，推动具身智能研究发展。GitHub已开源项目代码。

其强大的计算能力、丰富的感知能力和灵活的操作能力使其能够应对各种复杂的任务需求。同时，Stretch 3 的开源社区为用户提供了丰富的资源和支持，帮助他们快速上手并开展项目。此外，社区还提供了丰富的支持资源，包括论坛、GitHub 代码库、文档和视频教程，帮助用户快速上手和解决问题。Aaron 是 Google 的机器人总监，Charlie 是佐治亚理工学院的终身教授，他们一流的专业知识，结合迭代和务实的方法，使 Hello Robot 具有独特的优势，可以帮助AI未来更快到来。