ORCA: An Open-Source, Reliable, Cost-Effective, Anthropomorphic Robotic Hand for Uninterrupted Dexterous Task Learning

📄 arXiv: 2504.04259v2 📥 PDF

作者: Clemens C. Christoph, Maximilian Eberlein, Filippos Katsimalis, Arturo Roberti, Aristotelis Sympetheros, Michel R. Vogt, Davide Liconti, Chenyu Yang, Barnabas Gavin Cangan, Ronan J. Hinchet, Robert K. Katzschmann

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-05 (更新: 2025-09-17)

备注: This work has been accepted to IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2025

💡 一句话要点

开源、可靠、低成本拟人机械手ORCA，助力连续灵巧操作学习

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 灵巧手 机器人手 开源硬件 肌腱驱动 触觉传感 机器人操作 模仿学习 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有灵巧机械手成本高昂、体积大，维护复杂，限制了其在研究和实际应用中的普及。
  2. ORCA手采用肌腱驱动，具有弹出关节、自动校准和张紧系统等设计，降低复杂性，提高可靠性。
  3. 实验证明ORCA手在远程操作、模仿学习和零样本强化学习等任务中表现出色，且具有良好的耐用性。

📝 摘要（中文）

通用机器人应具备类似人类的灵巧性和敏捷性，以便像我们一样灵活地执行任务。类人形态进一步支持利用大量人手交互数据集。然而，灵巧操作的主要瓶颈不仅在于软件，更在于硬件。接近人类能力的机械手通常价格昂贵、体积庞大或需要企业级维护，限制了其在更广泛的研究和实际应用中的可及性。如果研究界能够在一天内开始使用可靠的灵巧手呢？我们提出了开源ORCA手，这是一款可靠的、拟人化的17自由度肌腱驱动机械手，集成了触觉传感器，可在不到八小时内完全组装，材料成本低于2000瑞士法郎。我们展示了ORCA的关键设计特性，例如弹出关节、自动校准和张紧系统，这些特性显著降低了复杂性，同时提高了可靠性、准确性和鲁棒性。我们对ORCA手进行了一系列任务的基准测试，从远程操作和模仿学习到零样本sim-to-real强化学习。此外，我们证明了它的耐用性，能够承受超过10,000个连续操作周期（相当于大约20小时）而没有硬件故障，唯一的限制是实验本身的持续时间。设计文件、源代码和文档可在https://srl.ethz.ch/orcahand获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有灵巧机械手存在成本高、维护复杂、可靠性不足等问题，阻碍了其在机器人研究和实际应用中的广泛使用。研究界需要一种低成本、易于组装、可靠且具有一定灵巧性的机械手，以加速相关领域的研究进展。

核心思路：ORCA手的设计核心在于通过简化机械结构和优化控制方式，在保证一定灵巧性的前提下，显著降低成本和复杂性，提高可靠性和易用性。采用肌腱驱动方式，模拟人手的运动方式，并集成触觉传感器，增强感知能力。

技术框架：ORCA手是一个17自由度的肌腱驱动机械手，包含以下主要组成部分：手指关节、肌腱驱动系统、触觉传感器、控制电路和外壳。手指关节采用弹出关节设计，简化了机械结构。肌腱驱动系统通过控制电机拉动肌腱，实现手指的弯曲和伸展。触觉传感器集成在指尖，用于感知接触力。控制电路负责控制电机的运动和读取触觉传感器的信息。

关键创新：ORCA手的关键创新点在于其低成本、高可靠性和易用性。弹出关节设计、自动校准和张紧系统等设计显著降低了复杂性，提高了可靠性和准确性。开源的设计使得研究人员可以方便地复制和修改ORCA手，促进了相关领域的研究进展。

关键设计：ORCA手的关键设计包括：1) 弹出关节设计，简化了手指关节的机械结构；2) 自动校准系统，减少了手动校准的需要；3) 张紧系统，保证肌腱的张力，提高控制精度；4) 集成触觉传感器，增强感知能力；5) 开源设计，方便研究人员复制和修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ORCA手在多种任务中进行了基准测试，包括远程操作、模仿学习和零样本sim-to-real强化学习。实验结果表明，ORCA手具有良好的灵巧性和鲁棒性。此外，耐久性测试表明，ORCA手能够承受超过10,000个连续操作周期而没有硬件故障，证明了其高可靠性。

🎯 应用场景

ORCA手可应用于机器人灵巧操作、远程操作、模仿学习、强化学习等领域。其低成本和高可靠性使其适用于教育、研究和工业等多种场景。例如，可用于机器人辅助医疗、智能制造、家庭服务等领域，提升机器人的智能化水平和服务能力。

📄 摘要（原文）

General-purpose robots should possess human-like dexterity and agility to perform tasks with the same versatility as us. A human-like form factor further enables the use of vast datasets of human-hand interactions. However, the primary bottleneck in dexterous manipulation lies not only in software but arguably even more in hardware. Robotic hands that approach human capabilities are often prohibitively expensive, bulky, or require enterprise-level maintenance, limiting their accessibility for broader research and practical applications. What if the research community could get started with reliable dexterous hands within a day? We present the open-source ORCA hand, a reliable and anthropomorphic 17-DoF tendon-driven robotic hand with integrated tactile sensors, fully assembled in less than eight hours and built for a material cost below 2,000 CHF. We showcase ORCA's key design features such as popping joints, auto-calibration, and tensioning systems that significantly reduce complexity while increasing reliability, accuracy, and robustness. We benchmark the ORCA hand across a variety of tasks, ranging from teleoperation and imitation learning to zero-shot sim-to-real reinforcement learning. Furthermore, we demonstrate its durability, withstanding more than 10,000 continuous operation cycles - equivalent to approximately 20 hours - without hardware failure, the only constraint being the duration of the experiment itself. Video is here: https://youtu.be/kUbPSYMmOds. Design files, source code, and documentation are available at https://srl.ethz.ch/orcahand.