斯坦福与剑桥大学联合研发的HOMER系统实现了家庭服务机器人技术突破，通过混合模仿学习和全身控制技术，搭配Kinova Gen3机械臂（7自由度/5.2kg/±0.5mm精度），在真实家庭场景中达到79.17%的任务成功率。该系统仅需20次演示即可学习新任务，15分钟完成动作标注，支持语言指令理解，可应用于家务、医疗护理等领域。研究验证了"少量数据+混合控制"模式的可行性，推动了服务机器人实用化进程。

01 研究背景：破解移动操作"手脚不协调"难题

传统机械臂多固定在桌面，缺乏机动性；移动机器人又常因"手脚"协调复杂而动作生硬。这正是家庭服务机器人迟迟难以落地的核心瓶颈。

HOMER框架的创新之处在于：用全身控制器（WBC）把"手要到哪里"直接翻译成"底盘怎么滑、关节怎么转"，让机器人像人类一样先想后动。

而轻量7自由度的Kinova Gen3成为研究首选，仅5.2kg的臂体可无缝集成到移动底座，为解决这一难题提供了硬件基础。

图1: HOMER框架示意图，展示遥操作数据收集和混合策略学习过程

02 方法亮点：混合策略+高效学习，精准执行复杂任务

HOMER框架的核心优势在于"​混合动作模式​"：机器人可自动切换关键姿势（适配长距离移动）与密集动作（适配精细操作），将复杂协调任务交给全身控制器处理。

​技术突破体现在三个方面：​​

1、高效学习机制​：仅需20次演示即可掌握新任务

2、精准执行能力​：Kinova Gen3凭借±0.5mm重复精度与1kHz控制环路，确保动作平滑精准

3、快速标注流程​：搭配轻量化标注工具，15分钟即可完成20次演示标注

图2: HOMER策略架构图，展示密集策略和关键姿势策略的协同工作

图3: 模式标注界面示例，15分钟可完成20次演示的标注

03 实验结果：真实家庭场景下的优秀表现

在模拟和真实世界的6项任务测试中，HOMER框架搭配Kinova Gen3机械臂表现优于非混合或非全身控制基线。

具体任务成果包括：​​

1. 整理枕头任务中，机器人可精准抓取移动物体
2. 远程检索任务中，能灵活处理体积大于自身的电器
3. 开关橱柜、清扫垃圾等日常任务成功率达到79.17%​​

图4: 基准测试结果，HOMER在多项任务中处于领先位置

图5：实测任务一览，轻松应对各种复杂精细任务

04 泛化能力：语言提示即可定位新物体

研究还通过视觉语言模型（如MolMo模型）提取显著点，提升机器人泛化能力。这意味着机器人能够理解自然语言指令，适应未知场景。

图6:从MolMo提取显著点过程，演示机器人如何适应新物体

这一能力使得Kinova Gen3机械臂不再局限于预设任务，而是能够理解人类意图，实现更智能的家庭服务。

05 核心优势：Kinova Gen3为何成为研究首选？  

图7：Kinova Gen3 产品图

四大优势奠定应用实力：​​

1. 轻量化设计：7自由度+5.2kg超轻量，移动平台续航友好
2. 高精度控制：±0.5mm的重复精度与1kHz控制环路，适配家庭杂乱环境安全作业
3. 开放生态：开放ROS2接口，即插即用，无需硬件二次开发
4. 系统兼容：兼容WBC系统，一套控制参数可覆盖各类家务任务

06 应用拓展：多领域落地潜力显著

基于HOMER框架与Kinova Gen3的成熟组合，​多个行业将迎来应用机遇​：

• 家庭服务​：扫地、整理物品、开关电器等日常任务
• 医疗辅助​：手术辅助、老年护理、康复训练
• 工业自动化​：仓储处理、危险环境作业
• 学术研究​：为机器人学习提供标准化实验平台

目前，该方案已用于危险环境作业和老年护理场景，与HOMER框架的野外操作能力高度契合。

结语：技术实用化助力家庭机器人发展

HOMER框架验证了"少量数据+混合控制"在移动操作中的可行性，而Kinova Gen3的成熟硬件让实验室成果走向应用场景。

随着主动感知、多任务学习等方向的持续探索，服务机器人实用化进程正在加速。若您正寻找可落地、易集成、样本高效的机械臂解决方案，Kinova Gen3已准备好成为您下一个项目的“智能双手”！

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本文部分技术内容及数据援引自论文《HOMER: Learning In-the-Wild Mobile Manipulation via Hybrid Imitation and Whole-Body Control》，如需转载，请完整保留本声明并注明原始出处。