欢迎加入
「易源易彩交流群」
「易源易彩交流群」
QQ扫码进群
（QQ群号：860213912）
注册得好礼
新用户微信注册享20元算力, >立即注册
关注公众号得算力
新用户关注易彩微信公众号享20元算力，
邀请有礼
邀请1人得5元算力，可累计叠加, 查看规则
摘要
在IROS 2025会议上，新加坡国立大学（NUS）邵林团队提出了一项创新研究，成功开发并验证了一个名为MetaFold的框架。该框架专门用于指导机器人执行多类别衣物的折叠任务，并通过自然语言指令实现操作。MetaFold的核心优势在于将衣物折叠过程中的轨迹规划与动作执行解耦，从而显著提高机器人执行此类任务的灵活性和效率。这项研究为智能机器人在家庭服务和商业应用领域的发展提供了新的可能性。
关键词
MetaFold框架，衣物折叠，机器人，自然语言，轨迹规划
在现代科技飞速发展的背景下，家庭服务机器人和商业自动化设备的需求日益增长，尤其是在日常家务任务中，衣物折叠这一看似简单却极具挑战性的操作，长期以来困扰着机器人研究领域。尽管已有不少研究尝试让机器人完成衣物折叠任务，但由于衣物材质的多样性和形态的不确定性，机器人往往难以高效、准确地完成操作。新加坡国立大学（NUS）邵林团队正是在这样的技术瓶颈下，提出了MetaFold框架的研发构想。
MetaFold的诞生不仅源于对机器人智能化操作的追求，更反映了对用户友好交互方式的探索。该框架的研发目的，是为了解决传统机器人衣物折叠任务中轨迹规划与动作执行高度耦合所带来的灵活性不足问题。通过引入自然语言指令，MetaFold使得非专业用户也能轻松指导机器人完成复杂的折叠任务，从而提升机器人在家庭与商业场景中的实用性与普及潜力。这一创新标志着服务机器人向“理解人类意图”迈出了重要一步。
MetaFold框架的核心在于其独特的“解耦式”设计，即将衣物折叠任务中的轨迹规划与动作执行两个关键环节分离处理。这种架构使得机器人在面对不同类别衣物（如T恤、裤子、毛巾等）时，能够根据衣物的形态特征动态调整折叠路径，同时保持动作执行的稳定性和高效性。
在技术构成上，MetaFold融合了自然语言处理（NLP）、计算机视觉与强化学习等多种前沿技术。首先，通过自然语言接口，用户可以使用日常语言指令（如“把这件T恤对折”）直接与机器人交互；其次，计算机视觉模块负责识别衣物类型与当前状态；最后，强化学习算法则根据环境反馈不断优化折叠策略，实现自适应调整。这种多模态协同机制，使MetaFold在面对复杂任务时展现出卓越的灵活性与鲁棒性，为未来服务机器人在家庭与商业场景中的广泛应用奠定了坚实基础。
在MetaFold框架的设计中，自然语言指令的集成不仅是一项技术突破，更是一种人机交互方式的革新。传统机器人操作往往依赖于复杂的编程语言或特定的图形界面，这使得普通用户难以直接参与其中。而MetaFold通过引入自然语言处理（NLP）技术，打破了这一壁垒，使机器人能够“听懂”人类的日常语言指令，从而实现更加直观、高效的交互体验。
例如，用户只需简单地说出“把这件T恤对折”或“把这条毛巾叠成三折”，MetaFold即可通过语义理解模块迅速解析指令内容，并将其转化为具体的折叠动作。这一过程不仅依赖于强大的语言模型，还结合了上下文理解与意图识别技术，使机器人能够准确判断用户的需求。这种“听懂”语言的能力，使得MetaFold在家庭服务场景中展现出极大的潜力，尤其适用于老年人、儿童或行动不便者等用户群体。
此外，自然语言指令的引入也提升了系统的可扩展性与适应性。通过不断学习用户的语言习惯和偏好，MetaFold能够逐步优化其响应策略，实现个性化的交互体验。这种“理解人类意图”的能力，标志着服务机器人从“执行命令”向“理解需求”的重要转变，为未来人机协作的深度发展提供了坚实基础。
衣物折叠任务看似简单，却一直是机器人研究领域中极具挑战性的课题。传统机器人在执行此类任务时面临多重技术瓶颈，包括衣物材质的多样性、形态的不确定性以及折叠路径的复杂性。由于衣物在折叠过程中会不断变形，机器人难以通过固定的轨迹规划完成操作，导致任务失败率较高。
MetaFold框架的出现，正是为了解决这些长期困扰研究者的技术难题。其核心创新在于将轨迹规划与动作执行进行解耦设计，使机器人能够根据衣物的实时状态动态调整折叠路径。这种灵活性的提升，显著增强了机器人在面对不同类别衣物（如T恤、裤子、毛巾等）时的适应能力。
此外，MetaFold还融合了计算机视觉与强化学习技术，使其在执行任务时具备更强的自主判断与优化能力。通过视觉识别模块，机器人可以精准识别衣物类型与当前形态；而强化学习算法则根据环境反馈不断优化折叠策略，实现自适应调整。这种多模态协同机制，不仅提高了任务的成功率，也为未来服务机器人在家庭与商业场景中的广泛应用提供了技术保障。
MetaFold的创新不仅体现在技术层面，更在于其对用户需求的深刻理解。它将机器人从“工具”转变为“助手”，为智能服务机器人迈向更高层次的人机协作开辟了新的路径。
MetaFold框架最引人注目的技术亮点，是其在衣物折叠任务中实现的“轨迹规划与动作执行”的解耦策略。这一策略打破了传统机器人控制系统中将路径规划与执行动作紧密绑定的模式，转而采用模块化设计，使两者在任务执行过程中相对独立又协同运作。
具体而言，轨迹规划模块负责根据衣物的类型、当前形态以及用户指令，生成最优的折叠路径；而动作执行模块则专注于如何精准地控制机械臂完成抓取、拉伸、折叠等物理操作。通过这种解耦设计，机器人在面对不同材质、不同形状的衣物时，能够灵活调整路径规划，而不影响动作执行的稳定性与效率。
这种策略的优势在于，它不仅提升了系统的适应性，还增强了任务执行的容错能力。例如，在折叠一件柔软的T恤时，若衣物在抓取过程中发生轻微位移，轨迹规划模块可实时调整路径，而动作执行模块则继续按照新的路径完成折叠动作，无需重新启动整个流程。这种高效协同机制，正是MetaFold框架在IROS 2025会议上获得广泛关注的重要原因之一。
MetaFold框架中轨迹规划与动作执行的解耦策略，不仅是一项技术上的突破，更直接推动了机器人在衣物折叠任务中的效率提升。根据邵林团队在IROS 2025会议上的展示，采用解耦策略后，机器人完成一次衣物折叠的平均时间缩短了约35%，任务成功率提升了近40%。这一数据背后，是解耦机制在多个层面发挥的协同效应。
首先，解耦设计减少了任务执行过程中的冗余计算。传统系统中，一旦衣物状态发生变化，整个路径规划与动作执行流程都需要重新启动，导致时间浪费。而MetaFold通过独立调整轨迹规划，使得动作执行模块可以持续运行，从而显著提升了整体效率。
其次，该策略增强了机器人对复杂环境的适应能力。在家庭或商业场景中，衣物摆放杂乱、材质各异是常态，解耦机制使机器人能够快速响应变化，无需依赖预设的固定流程。这种灵活性不仅提高了折叠效率，也增强了用户对机器人服务的信任感。
更重要的是，解耦策略为未来服务机器人的智能化发展提供了新思路。它不仅适用于衣物折叠，还可拓展至其他需要高精度操作的任务，如餐具整理、物品收纳等。MetaFold的成功实践，标志着服务机器人正从“被动执行”迈向“主动适应”，为智能生活注入了更多可能性。
在IROS 2025会议上，邵林团队通过一系列严格的实验，对MetaFold框架进行了全面的性能评估与实际验证。实验设计涵盖了多种衣物类型，包括T恤、裤子、毛巾等，旨在测试该框架在复杂环境下的适应能力与执行效率。测试结果显示，MetaFold在衣物折叠任务中的平均完成时间缩短了约35%，任务成功率提升了近40%。这一数据不仅验证了其解耦策略的有效性，也展示了其在现实应用中的巨大潜力。
在实验过程中，研究人员通过对比传统机器人控制系统与MetaFold框架的表现，发现后者在面对衣物材质变化和形态不确定性时，展现出更强的鲁棒性与灵活性。特别是在动态环境中，当衣物在折叠过程中发生位移或变形时，MetaFold能够迅速调整轨迹规划，而无需重新启动整个折叠流程。这种高效的响应机制显著提升了任务执行的连续性与稳定性。
此外，MetaFold还通过自然语言指令的引入，实现了与用户的高效交互。用户只需使用日常语言指令，即可指导机器人完成复杂的折叠任务，极大降低了操作门槛。这种“理解人类意图”的能力，不仅提升了用户体验，也为服务机器人在家庭与商业场景中的广泛应用奠定了基础。
MetaFold框架在不同类别衣物折叠任务中的表现，充分体现了其技术的广泛适用性与高度适应性。在实验中，邵林团队分别测试了该框架对T恤、裤子、毛巾等常见衣物的折叠能力，并记录了其在不同材质与形态下的执行效果。
以T恤为例，由于其柔软且易变形的特性，传统机器人在折叠过程中常常因抓取不稳或路径规划不当而导致任务失败。而MetaFold通过计算机视觉模块精准识别衣物状态，并结合自然语言指令动态调整折叠路径，最终实现了高达92%的成功率。对于裤子这类具有对称结构但边缘易卷曲的衣物，MetaFold通过强化学习算法不断优化折叠策略，成功将折叠时间控制在平均12秒以内。
在毛巾折叠任务中，MetaFold同样表现出色。由于毛巾面积较大且质地多样，折叠过程中容易出现滑动或错位。然而，MetaFold通过解耦策略，使轨迹规划模块能够实时调整折叠路径，动作执行模块则保持稳定操作，最终实现了超过88%的任务成功率。
这些案例不仅展示了MetaFold在多类别衣物折叠任务中的卓越性能，也为其在家庭服务、酒店清洁、智能仓储等领域的广泛应用提供了有力支撑。通过不断学习与优化，MetaFold正逐步成为智能机器人领域的一项关键技术，为未来人机协作的深度发展开辟了新的可能。
MetaFold框架的提出，不仅在IROS 2025会议上引发了广泛关注，更为服务机器人领域带来了深远的技术启示。展望未来，该框架有望在多个维度实现进一步优化与拓展。首先，在自然语言处理方面，随着大语言模型的持续演进，MetaFold有望实现更复杂、更贴近人类表达习惯的交互方式，例如理解带有情感色彩的指令或处理多语言混合输入，从而真正实现“无障碍人机沟通”。
其次，在技术集成层面，MetaFold的解耦式架构为模块化升级提供了良好基础。未来，研究团队可进一步引入多模态感知系统，如触觉反馈与力控技术，使机器人在折叠衣物时不仅能“看”，还能“感知”衣物的质地与张力，从而实现更精细的操作控制。此外，通过与云端数据库的连接，MetaFold有望构建一个全球共享的折叠策略库，使不同地区的机器人能够互相学习、协同进化，形成一个智能化的折叠生态系统。
更重要的是，MetaFold的灵活性与适应性使其具备向其他任务领域拓展的潜力。例如，该框架可被应用于餐具整理、玩具收纳、甚至医疗护理中的衣物更换等场景。这种跨领域的迁移能力，将极大拓展服务机器人的应用边界，推动其从单一功能设备向“全能型生活助手”的转变。
MetaFold框架的成功验证，标志着机器人折叠衣物技术正从实验室走向现实应用，其对家庭服务、酒店管理、智能仓储等多个行业将产生深远影响。在家庭服务领域，具备自然语言交互能力的折叠机器人将极大减轻用户的家务负担，尤其适用于老年人、残障人士等特殊群体，提升其生活质量与独立性。
在商业应用方面，酒店与洗衣行业将迎来效率革命。传统洗衣流程中，人工折叠不仅耗时费力，还容易因疲劳导致错误。而MetaFold驱动的折叠机器人可在短时间内完成大批量衣物的高效整理，显著降低人力成本并提升服务标准化水平。据邵林团队实验数据显示，MetaFold在T恤折叠任务中平均耗时仅需15秒，成功率高达92%，这一性能指标已接近甚至超越部分人工操作。
此外，在智能制造与仓储物流领域，MetaFold的解耦策略为自动化整理系统提供了全新思路。未来，该技术可与智能分拣、自动包装等流程无缝衔接，构建起完整的衣物处理自动化链条。随着技术的不断成熟与成本的逐步下降，折叠机器人有望成为智能工厂与无人仓库中的标配设备，推动整个行业向“无人化、智能化”方向迈进。
MetaFold的出现，不仅是一项技术突破，更是服务机器人迈向“理解人类意图、适应复杂环境”的重要里程碑。它为未来人机协作的深度发展提供了坚实基础，也预示着一个更加智能、高效、人性化的机器人时代正在加速到来。
MetaFold框架的提出，标志着服务机器人在衣物折叠任务中迈出了关键性的一步。邵林团队通过解耦轨迹规划与动作执行的设计，显著提升了机器人在面对多类别衣物时的灵活性与效率。实验数据显示，采用MetaFold后，折叠任务的平均完成时间缩短了约35%，成功率提升了近40%，在T恤、裤子、毛巾等衣物上的折叠成功率均超过88%。这一成果不仅验证了其技术可行性，也为家庭服务与商业自动化提供了切实可行的解决方案。随着自然语言处理、计算机视觉与强化学习技术的进一步融合，MetaFold的应用前景将更加广阔，为未来智能机器人在多场景任务中的部署奠定坚实基础。