作者按：“具身智能”概念自2022年左右興起以來，迅速成為機(jī)器人研究領(lǐng)域的前沿方向。它強(qiáng)調(diào)機(jī)器人系統(tǒng)在物理世界中的感知、決策與操作能力的統(tǒng)一，融合空間智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、擴(kuò)散策略（Diffusion Policy）以及視覺語言動(dòng)作（Vision-Language-Action, VLA）范式，使機(jī)器人能夠在復(fù)雜環(huán)境下完成高維度操作規(guī)劃。隨著這一概念的普及，具身智能研究在頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上頻頻出現(xiàn)創(chuàng)新成果。

PNP機(jī)器人展示的具身智能遙操作平臺(tái)

Franka機(jī)器人憑借其獨(dú)特硬件設(shè)計(jì)、力控能力以及廣泛的科研生態(tài)，成為了全球科研機(jī)構(gòu)、工業(yè)實(shí)驗(yàn)室以及AI公司首選的平臺(tái)。無論是谷歌DeepMind、META，還是斯坦福大學(xué)、伯克利大學(xué)，F(xiàn)ranka機(jī)器人都被用來驗(yàn)證最前沿的研究成果，為具身智能的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的硬件基礎(chǔ)。本文代表PNP機(jī)器人將系統(tǒng)梳理Franka機(jī)器人在具身智能方向的核心優(yōu)勢(shì)、關(guān)鍵科研案例及全球應(yīng)用生態(tài)，分析其成為首選平臺(tái)的原因。

1. Franka機(jī)器人面向具身智能方向的基因

Franka機(jī)器人自2016年問世以來，其設(shè)計(jì)理念就與具身智能研究的核心需求高度契合，體現(xiàn)了在高自由度操作、力控能力以及科研生態(tài)方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

7自由度設(shè)計(jì)為具身智能高維操作提供了關(guān)鍵條件

在2020年前，市面上大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人仍是六軸設(shè)計(jì)，而七軸的引入為逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解提供了無限解，使機(jī)器人能夠在執(zhí)行復(fù)雜動(dòng)作時(shí)靈活調(diào)整末端姿態(tài)。對(duì)于當(dāng)前火熱的VLA方向而言，這意味著使用Franka等7軸機(jī)器人，可以通過高維度規(guī)劃末端姿態(tài)，機(jī)器人內(nèi)部逆運(yùn)動(dòng)學(xué)解算，7自由度避免陷入奇異解和復(fù)雜修正的困境，從而大幅提升高維度任務(wù)規(guī)劃的效率。七軸設(shè)計(jì)不僅增強(qiáng)了操作靈活性，也為多機(jī)器人協(xié)作提供了更多策略空間，使其在科研實(shí)驗(yàn)和工業(yè)應(yīng)用中都具有顯著優(yōu)勢(shì)。

Franka七軸FR3結(jié)構(gòu)鏈

筆者在學(xué)生時(shí)代是學(xué)機(jī)器人方向，根據(jù)目前我了解的情況絕大多數(shù)VLA模型（如RT-1、RT-2、Pi0.5、Diffusion Policy等）傾向輸出末端位姿、位移、速度、力輸出或接觸意圖，而不是直接輸出關(guān)節(jié)角度。這個(gè)具體原因我來總結(jié)為

• 末端位姿與人類指令、視覺感知語義更一致
• 維度更低，易于大模型學(xué)習(xí)
• 機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)（IK）或控制器可將其轉(zhuǎn)換為關(guān)節(jié)角度
• 更容易泛化到不同結(jié)構(gòu)的機(jī)器人

穩(wěn)定性持續(xù)保持輸出——機(jī)器人關(guān)注的是末端姿態(tài)

一些更底層的控制任務(wù)中，模型會(huì)直接輸出joint position / joint torque / joint velocity多見于：DeepMind動(dòng)力學(xué)一致性實(shí)驗(yàn)、某些強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL + VLA混合框架， 但缺點(diǎn)明顯：

• 不同機(jī)器人無法共享（不可跨平臺(tái)）
• 學(xué)習(xí)難度大、可泛化性差

未來通用人工智能的方向應(yīng)該是端位姿主導(dǎo)，關(guān)節(jié)角度由底層控制器負(fù)責(zé)，VLA模型更像“高層策略”，關(guān)注的是：“機(jī)器人應(yīng)該做什么動(dòng)作”，而不是“每個(gè)關(guān)節(jié)如何動(dòng)”。

從這個(gè)角度來講，未來7軸機(jī)器人是具身智能方向的標(biāo)配。對(duì)此感興趣的讀者，可以參考我另外一篇文章《未來七軸機(jī)器人會(huì)占據(jù)主流？深度解析具身智能方向當(dāng)前六軸機(jī)器人和七軸機(jī)器人的區(qū)別，七軸力控機(jī)器人發(fā)展會(huì)加快嗎

Franka的多模態(tài)力控能力在具身智能研究中發(fā)揮了重要作用。

每個(gè)關(guān)節(jié)均配備高精度力傳感器，實(shí)現(xiàn)0.05N的感知靈敏度。這種能力為機(jī)器人提供實(shí)時(shí)力反饋，使其能夠在操作過程中精確感知環(huán)境變化，從而支持柔性抓取、微操作、力敏感任務(wù)等高難度操作。Franka機(jī)器人力控技術(shù)的積累來源于德國航空航天中心（DLR）的長(zhǎng)期研究，使其在科研和工業(yè)場(chǎng)景中都具備可靠性和高精度優(yōu)勢(shì)。這種高精度力控結(jié)合七軸設(shè)計(jì)，使Franka機(jī)器人在執(zhí)行復(fù)雜操作任務(wù)時(shí)具備前所未有的穩(wěn)定性和靈活性。

FR3的每個(gè)關(guān)節(jié)力矩實(shí)現(xiàn)主動(dòng)（initiative）精密力控

Franka在科研和工業(yè)界形成了具身智能行業(yè)的成熟生態(tài)

從2016年面世以來，其面向科研和教育市場(chǎng)，提供1000Hz快速響應(yīng)的FCI接口，支持高頻率控制和數(shù)據(jù)采集，使研究者能夠快速驗(yàn)證新算法和控制策略。基于Franka機(jī)器人的論文每年超過1000篇，累計(jì)超過10000篇，并且大多數(shù)開源。

每年超過上千篇具身論文使用FRANKA

科研人員可以在已有算法基礎(chǔ)上進(jìn)行迭代，而無需從零開始開發(fā)控制系統(tǒng)和硬件接口。這種全球性開源生態(tài)不僅加速了科研進(jìn)程，也鞏固了Franka機(jī)器人在具身智能領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。PNP機(jī)器人也基于Franka開發(fā)了大量實(shí)驗(yàn)方案，為科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)提供了可快速部署的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)一步增強(qiáng)了Franka在高自由度操作和VLA任務(wù)驗(yàn)證中的核心優(yōu)勢(shì)。

PNP問題思考：具身智能時(shí)代7軸機(jī)器人和力控誰更重要？

2. 谷歌DeepMind、豐田研究院、META等全球頂尖AI機(jī)構(gòu)的引領(lǐng)

全球頂尖人工智能機(jī)構(gòu)普遍選擇Franka機(jī)器人作為具身智能研究平臺(tái)，這不僅體現(xiàn)了其硬件能力，也顯示了其科研生態(tài)的成熟性。

谷歌DeepMind-GERMINI平臺(tái)

谷歌DeepMind為例，其GERMINI平臺(tái)基于Franka機(jī)器人結(jié)合大語言模型（LLM）和視覺語言動(dòng)作范式，搭建了覆蓋多模態(tài)感知、策略規(guī)劃和動(dòng)作執(zhí)行的綜合研究體系

GERMINI ROBOTICS平臺(tái)

在該平臺(tái)上，DeepMind探索了高維任務(wù)規(guī)劃、多任務(wù)遷移及多模態(tài)操作策略，為復(fù)雜環(huán)境下的智能操作提供實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

基于Germini的雙臂 FRANKA機(jī)器人操作

谷歌DeepMind-ROBOBALLET發(fā)表于《Science Robotics》

DeepMind還開展了多機(jī)器人任務(wù)協(xié)作研究，例如ROBOBALLET項(xiàng)目，探索了多臺(tái)機(jī)器人之間的動(dòng)作同步、物理空間交互和策略優(yōu)化，成果發(fā)表于《Science Robotics》。Franka機(jī)器人的高自由度設(shè)計(jì)和精密力控使其能夠承載復(fù)雜多機(jī)器人實(shí)驗(yàn)，同時(shí)保證實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可重復(fù)性。

2025年9月《Science Robotics》封面文章ROBOBALLET

豐田研究院、哥倫比亞大學(xué)Diffusion policy策略

田研究院、哥倫比亞大學(xué)等則基于Franka機(jī)器人開展擴(kuò)散策略研究，通過生成高維動(dòng)作序列，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜操作任務(wù)的策略優(yōu)化。其研究成果成為后續(xù)多篇擴(kuò)散策略論文的基礎(chǔ)，并推動(dòng)了相關(guān)算法在工業(yè)和科研中的落地。

豐田研究院改進(jìn)型擴(kuò)散策略

(4)META視觸覺傳感以及VR遙操作

META也在其實(shí)驗(yàn)中廣泛采用Franka機(jī)器人，提出視觸覺感知等先進(jìn)方案，驗(yàn)證VLA范式和高自由度操作策略，為跨公司、跨實(shí)驗(yàn)室的科研合作提供了共同基礎(chǔ)?；贛ETA VR的研究，用于Franka機(jī)器人數(shù)據(jù)采集和操作訓(xùn)練，也極大方便了科研工作者對(duì)于機(jī)器人的操作。

基于META VR的研究

PNP機(jī)器人團(tuán)隊(duì)曾在ROS中國區(qū)大會(huì)和中國具身智能大會(huì)上展示相關(guān)成果，說明Franka機(jī)器人在國內(nèi)外科研社區(qū)均有重要影響力。這些全球頂尖機(jī)構(gòu)的選擇，體現(xiàn)了Franka機(jī)器人在硬件靈活性、力控精度和生態(tài)完善性上的優(yōu)勢(shì)，使其成為具身智能研究的首選平臺(tái)。

PNP機(jī)器人在ROS大會(huì)分享協(xié)作機(jī)器人到具身智能萌芽

(5)PNP問題思考：你認(rèn)為將來先進(jìn)的具身智能成果是來自于人工智能大廠還是高校的實(shí)驗(yàn)室？

根據(jù)公開資料谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)大約有5,000人，主要是工程師和博士研究員，國內(nèi)哪個(gè)大廠具有類似規(guī)模？另外根據(jù)目前現(xiàn)狀，你認(rèn)為將來先進(jìn)的具身智能成果是來自于人工智能大廠還是高校的實(shí)驗(yàn)室？

3.成熟生態(tài)下數(shù)據(jù)采集與人工智能工廠的首選

在工業(yè)和科研結(jié)合的場(chǎng)景中，人工智能數(shù)據(jù)工廠對(duì)機(jī)器人平臺(tái)的選擇尤為嚴(yán)格。Franka機(jī)器人憑借其生態(tài)優(yōu)勢(shì)、部署便利性和高性能驗(yàn)證能力，成為首選方案。首先，F(xiàn)ranka生態(tài)系統(tǒng)完善，涵蓋控制接口、開源算法庫以及大量科研成果，為數(shù)據(jù)工廠快速建立智能采集系統(tǒng)提供基礎(chǔ)支撐。其高自由度設(shè)計(jì)和精密力控保證了操作任務(wù)的穩(wěn)定性和安全性，即使在長(zhǎng)時(shí)間、高頻次操作中仍能保持可靠性能。

(1)德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)（TUM）AI工廠

以德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)（TUM）AI工廠為例，超過100臺(tái)Franka機(jī)器人廣泛用于工業(yè)數(shù)據(jù)采集、智能裝配和高維操作任務(wù)驗(yàn)證。其7軸設(shè)計(jì)和精密傳感器，使研究團(tuán)隊(duì)能夠在抓取、組裝和復(fù)雜操作任務(wù)中進(jìn)行高效實(shí)驗(yàn)，成為歐洲最大的人工智能機(jī)器人訓(xùn)練中心。

位于歐洲慕尼黑的AI FACTORY

(2)北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心ROBOMIND數(shù)據(jù)集

同時(shí)，北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心搭建了大量基于Franka、天工等機(jī)器人平臺(tái)，用于驗(yàn)證高復(fù)雜度的智能操作算法。PNP機(jī)器人團(tuán)隊(duì)也協(xié)助提供機(jī)器人開發(fā)和底層通信等支持，使實(shí)驗(yàn)和工業(yè)場(chǎng)景能夠快速部署。

北京人形機(jī)器人創(chuàng)新中心發(fā)布的RoboMIND開源數(shù)據(jù)集

RoboMIND開源數(shù)據(jù)集機(jī)器人本體分布

(3)谷歌DeepMind牽頭開源數(shù)據(jù)集OpenX-Embodiment

谷歌DeepMind 牽頭推出的開源數(shù)據(jù)集OpenX-Embodiment是面向具身智能和機(jī)器人學(xué)習(xí)的重要資源，旨在為研究者提供大規(guī)模、高質(zhì)量的多模態(tài)操作數(shù)據(jù)，加速算法開發(fā)和真實(shí)世界遷移。在該數(shù)據(jù)集中，Franka 機(jī)器人貢獻(xiàn)了主要部分的數(shù)據(jù)，涵蓋高自由度操作、力控交互和復(fù)雜任務(wù)序列。

谷歌 DeepMind牽頭的OpenX-Embodiment 開源數(shù)據(jù)集FRANKA最多

(4)PI公司開源的PI0.5模型

此外，PI公司開源的PI0.5模型充分利用Franka機(jī)器人進(jìn)行快速驗(yàn)證，展示了Franka在算法迭代和策略測(cè)試中的高效率。Franka機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)化接口和成熟的軟件開發(fā)工具包（SDK）使其在研究實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)環(huán)境中都能快速上手，并保持長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。這種可重復(fù)性和部署便利性，使Franka機(jī)器人成為數(shù)據(jù)采集和人工智能工廠首選平臺(tái)，加速了算法從實(shí)驗(yàn)室到工業(yè)應(yīng)用的轉(zhuǎn)化過程。

(5)PNP問題思考：一種本體的數(shù)據(jù)采集之后，跨平臺(tái)遷移是否容易？

在大量數(shù)據(jù)采集完成后，為什么像Franka這樣的機(jī)器人平臺(tái)更容易實(shí)現(xiàn)算法的真實(shí)世界遷移？這種“可遷移性”究竟由哪些關(guān)鍵特性決定：是高一致性的硬件表現(xiàn)、標(biāo)準(zhǔn)化接口，還是其生態(tài)系統(tǒng)對(duì)研究范式的塑造？

4.具身智能方向領(lǐng)先的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的科研引領(lǐng)

Franka機(jī)器人以其高精度、7自由度機(jī)械臂和易編程特性，被斯坦福、伯克利、卡內(nèi)基梅隆、清華、北大等頂尖學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)廣泛采用。它支持從感知、控制到人機(jī)交互的全鏈路研究，推動(dòng)具身智能算法在實(shí)際操作中的驗(yàn)證與優(yōu)化，加速了智能機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下自主決策與精細(xì)操作的前沿發(fā)展

(1)斯坦福大學(xué)空間智能

斯坦福大學(xué)李飛飛團(tuán)隊(duì)在空間智能研究中使用Franka機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過精確控制和多模態(tài)傳感，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的空間理解和操作策略優(yōu)化。

斯坦福大學(xué)空間智能

(2)斯坦福大學(xué)長(zhǎng)序列操作實(shí)驗(yàn)PTPBEST PAPER @RSS2025

斯坦福大學(xué)Marcel Torne,Chelsea Finn等，利用Franka機(jī)器人開展長(zhǎng)序列操作實(shí)驗(yàn)（PTP, Pick-Then-Place），通過高自由度和精密力控驗(yàn)證復(fù)雜任務(wù)的可行性，為具身智能任務(wù)規(guī)劃提供實(shí)證基礎(chǔ)。論文在RSSConference on Robot Learning2025RSS獲得最佳論文.(Best Paper Award at the Robot Representations Workshop atRSS）

斯坦福大學(xué)長(zhǎng)序列操作實(shí)驗(yàn)PTP

(3)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）提出的Neural MP-Best Student Paper@IROS2025

在2025年IROS大會(huì)上，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）提出的Neural MP通用神經(jīng)規(guī)劃器基于Franka機(jī)器人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了跨環(huán)境和跨任務(wù)的高效規(guī)劃。該論文獲得IROS 2025 Best Student Paper Award Winner。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）提出的Neural MP

(4)加州大學(xué)伯克利DSRLBest Paper@CORL 2025

CORL 2025最佳論文DSRL來自加州伯克利大學(xué)，驗(yàn)證深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略在復(fù)雜操作任務(wù)中的泛化能力，也依賴Franka平臺(tái)。

加州大學(xué)伯克利DSRL

(5)麻省理工學(xué)院FABRICABest Paper@CORL 2025

CORL 2025最佳論文來自麻省理工學(xué)院FABRICA項(xiàng)目使用Franka機(jī)器人進(jìn)行裝配任務(wù)研究，展示其在精密操作和協(xié)作場(chǎng)景中的優(yōu)勢(shì)。

麻省理工學(xué)院FABRICA

這些學(xué)術(shù)實(shí)踐表明，Franka機(jī)器人不僅為復(fù)雜操作任務(wù)提供穩(wěn)定硬件支持，也促進(jìn)了全球?qū)W術(shù)界在具身智能領(lǐng)域的協(xié)同研究。研究者能夠在共享硬件平臺(tái)和開源算法的基礎(chǔ)上快速迭代實(shí)驗(yàn)成果，加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)和技術(shù)落地。

(6)PNP問題思考：具身智能策略訓(xùn)練慮成本vs時(shí)間？

具身智能科研成果更新頻率越來越快的情況下，你會(huì)為考慮成本而犧牲時(shí)間做大量底層重復(fù)的開發(fā)嗎？還是沿用成熟生態(tài)在此基礎(chǔ)上更新迭代？

5. 全球頂尖人工智能與機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的主流平臺(tái)

不僅在個(gè)別科研機(jī)構(gòu)，全球多個(gè)有影響力的人工智能和機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室也將Franka機(jī)器人作為具身研究的主要平臺(tái)。

(1)加拿大多倫多大學(xué)機(jī)器人研究所

例如，加拿大多倫多大學(xué)機(jī)器人研究所是該國最大的機(jī)器人研究機(jī)構(gòu)，其廣泛采用Franka機(jī)器人開展高自由度操作、力感知控制和VLA實(shí)驗(yàn)。Franka的穩(wěn)定性和可重復(fù)性，使多組研究團(tuán)隊(duì)能夠在同一平臺(tái)上協(xié)作實(shí)驗(yàn)，提高科研效率。

多倫多大學(xué)機(jī)器人研究所

(2)慕尼黑工業(yè)大學(xué)和AI FACTORY

在歐洲，慕尼黑工業(yè)大學(xué)和AI FACTORY也將Franka作為核心實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，進(jìn)行高精度操作、機(jī)器人協(xié)作和力控研究，支持復(fù)雜任務(wù)的快速迭代與驗(yàn)證。

慕尼黑工大AI FACTORY

(3)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所

美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所長(zhǎng)期使用Franka機(jī)器人進(jìn)行跨任務(wù)規(guī)劃、通用神經(jīng)規(guī)劃器和多機(jī)器人協(xié)作研究，其高自由度和靈敏力控提供了可靠實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。這種系統(tǒng)化和長(zhǎng)期化應(yīng)用，使Franka機(jī)器人在全球頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室形成標(biāo)準(zhǔn)化具身智能研究平臺(tái)。

PNP問題思考：工具具身方向vs學(xué)術(shù)研究的異同？

在各大知名機(jī)器人研究機(jī)構(gòu)中，對(duì)于機(jī)器人的選擇和現(xiàn)實(shí)工業(yè)界的需求一樣嗎，有什么不同？

▍結(jié)束語

Franka機(jī)器人在具身智能領(lǐng)域發(fā)揮著引領(lǐng)作用，其優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在硬件設(shè)計(jì)、力控精度、科研生態(tài)及全球應(yīng)用等多個(gè)方面。七軸結(jié)構(gòu)、多模態(tài)力控和高頻接口為復(fù)雜操作提供基礎(chǔ)，高度開放的科研生態(tài)使研究者能夠快速驗(yàn)證和迭代算法成果。全球頂尖科研機(jī)構(gòu)和工業(yè)實(shí)驗(yàn)室的廣泛采用，使Franka機(jī)器人成為具身智能研究的標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)。PNP機(jī)器人作為Franka機(jī)器人負(fù)責(zé)方，持續(xù)推動(dòng)其在數(shù)據(jù)采集、操作策略驗(yàn)證和應(yīng)用場(chǎng)景搭建中的落地，為具身智能的發(fā)展提供了可靠支撐。Franka機(jī)器人通過提供高自由度、高精度、可重復(fù)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，使研究者能夠站在前人成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新，顯著縮短了科研周期，成為具身智能研究不可或缺的平臺(tái)。

作者簡(jiǎn)介：

包文濤，PNP機(jī)器人，創(chuàng)始人/CEO，畢業(yè)于哈爾濱工業(yè)大學(xué)機(jī)器人技術(shù)與系統(tǒng)全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，機(jī)器人方向；2006-2015年間，在傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人巨頭ABB工作于美國、加拿大等北美地區(qū)，高級(jí)管理職位；2015-2020年，在全球協(xié)作機(jī)器人先驅(qū)Universal Robots（優(yōu)傲機(jī)器人）任職，中國區(qū)負(fù)責(zé)人之一，從0到1推廣了“協(xié)作機(jī)器人”概念。2021年至今-創(chuàng)始人，集智聯(lián)機(jī)器人/PNP機(jī)器人，面向具身智能機(jī)器人方向，聚焦即插即用（“PLUG&PLAY”）機(jī)器人技術(shù)和應(yīng)用。PNP機(jī)器人負(fù)責(zé)Franka機(jī)器人技術(shù)支持、市場(chǎng)、渠道等,提供具身智能機(jī)器人解決方案。

參考資料：

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(8)Yunsheng Tian, Joshua Jacob et. Fabrica: Dual-Arm Assembly of General Multi-Part Objects via Integrated Planning and Learning.arXiv:2506.05168. 5 Jun 2025

(9)K. Black, N. Brown, D. Driess, A. Esmail, M. Equi, C. Finn, N. Fusai, L. Groom, K. Hausman,B. Ichter, et al. π0: A vision-language-action flow model for general robot control. arXivpreprint arXiv:2410.24164, 2024.

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(11)William Yang and Michael Posa.Dynamic On-Palm Manipulation via ControlledSliding. Robotics: Science and Systems. Delft, Netherlands, July 15-July 19, 2024

(12)Kevin Black, Noah Brown, Danny Driess, Adnan Esmail, Michael Equi, Chelsea Finn, NiccoloFusai, Lachy Groom, Karol Hausman, Brian Ichter, et al. pi0: A vision-language-action flowmodel for general robot control. arXiv preprint arXiv:2410.24164, 2024.

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(21)Visualizing Hand Force with Wearable Muscle Sensing for Enhanced Mixed.Reality Remote Collaboration. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 2023.

(22)Yiming Liu, Raz Leib, and David W Franklin. 2023. Follow the force: Haptic communication enhances coordination in physical Human-Robot.interaction when humans are followers. IEEE Robotics and Automation Letters 2023.

(23)New Solutions for the Industry of the Future.Digital Twins and Cybersecurity Strategies for the Modern World of Workhttps://www.research-in-bavaria.de/industry-of-the-future/

(24)Germany’s Hub for Robotics and AI Excellence https://robotics-institute-germany.de/

(25)Jiahao Chen, D. Antony Chacon, Muhammad Bilal, Qiushi Zhou, Wafa JohalAuthors Info & Claims.Mr.LfD: A Mixed Reality Interface for Robot Learning from Demonstration.OzCHI '24: Proceedings of the 36th Australasian Conference on Human-Computer Interaction. 29 September 2025

(26)University of Toronto’s hub for multidisciplinary robotics research and innovationhttps://robotics.utoronto.ca/

(27)The Robotics Institute at Carnegie Mellon Universityhttps://www.ri.cmu.edu/

(28)Franka Robotics GmbH.Franka robotics, 2025.URL https://franka.de/.

(29)PNP Robotics CO.Ltd. PNP ROBOTS, 2025.URL,https://www.pnprobotics.com