在当前的制造业环境中，一旦升级机器人队伍，往往意味着从头开始：不仅要更换硬件，还需要重新编写任务程序。即便两台机器人被设计来执行类似的工作，由于关节布局、运动范围等存在差异，为其中一台编写的任务程序通常无法直接迁移到另一台上。若能在不同机器人之间直接转移技能，将显著提升系统的可持续性并降低整体成本。

为解决这一问题，洛桑联邦理工学院（EPFL）工程学院学习算法与系统实验室（LASA）的研究人员提出了一种名为“运动学智能”的新型机器人控制框架。该方法将人类示范的任务转化为数学形式的通用运动策略，再根据不同机器人的物理结构进行自动适配，使其都能执行同一任务。相关成果已发表在《科学机器人学》（Science Robotics）期刊上。

LASA 负责人奥德·比拉尔（Aude Billard）表示：“这项研究应对了机器人领域长期存在的难题：如何在机械结构各异的机器人之间迁移已学得的技能，同时保持行为的安全性和可预测性。该方法有望大幅减少机器人在真实场景中部署所需的时间和专业门槛。”

运动学智能：让技能在机器人之间“通用”

在构建这一框架时，研究团队首先采集了人类执行物体操作任务的示范数据，例如放置、推动和投掷等动作，并通过动作捕捉系统记录这些过程。随后，他们将这些记录转化为抽象的、可泛化的运动策略模型。

与此同时，研究人员还对不同机器人设计的物理约束进行了系统分类，包括各关节的运动范围、需要避免的危险姿态以及影响稳定性的关键位置等。运动学智能框架利用这些分类信息，对通用运动策略进行自动调整，使其与具体机器人的结构和限制相匹配，从而保证机器人在自身机械约束内安全地完成任务。

在一项装配线实验中，一名人类示范者依次完成了以下动作：将木块从传送带推到工作台上、再放置到桌面上，最后将木块投掷进篮子。借助运动学智能，这一任务序列被三种结构完全不同的商业机器人安全、稳定地复现出来。

“每台机器人负责任务序列中的不同步骤，即使我们改变任务步骤的分配方式，系统依然运行良好。”LASA 博士生、共同第一作者斯蒂斯普拉吉亚·古普塔（Sthithpragya Gupta）解释道，“每台机器人都以自身的方式理解同一项技能，但始终在安全且可行的范围内执行。”

面向扩展与未来应用的机器人框架

研究团队计划将这一框架进一步拓展到人机协作和自然语言交互等场景。例如，在家庭环境中，运动学智能有望让用户通过简单的口头指令就能指导机器人完成任务，而无需掌握专业编程知识。

该方法同样适用于新一代机器人平台。在硬件快速迭代的背景下，现有机器人很可能很快被新型号替代。若能在不同代际和不同平台之间无缝迁移技能，将成为推动机器人技术走向实用化和大规模部署的关键因素之一。

“我们的目标是在确保安全、可靠运行的前提下，尽可能减少对技术背景的依赖。”LASA 科学家、共同第一作者杜尔格什·哈里鲍·萨伦克（Durgesh Haribhau Salunkhe）总结道，“用户只需提出想法和期望的行为，剩下的就交给机器人来完成。”