在机器人研发领域，我们往往习惯于仰望那些明星公司，比如波士顿动力，它们的后空翻机器狗、跑酷的Atlas，总是能轻易成为话题焦点。然而，在聚光灯之外，另一股力量正悄然生长：它们不属于某一家巨头公司，而是来自全球开发者与研究者的共同智慧，即开源机器人的世界。
在人形机器人研究领域，开源双足平台正成为推动技术民主化的重要力量。然而，当前大多数开源双足机器人依赖3D打印技术，虽具有成本低、制造便捷和造型灵活的优点，却难以突破材料本身的强度限制，无法胜任高动态、高负载的运动任务。另一方面，少数基于金属结构的开源机器人，则因依赖传统加工方式，存在零件数量过多、装配复杂、采购困难等现实瓶颈。
在东京大学JSK机器人实验室有这样一支团队，他们希望通过开放源代码的方式，让更多人能够参与到人形机器人技术的研发中来，共同推动这一领域的发展。经不懈努力，该团队前不久正式对外推出了开源双足机器人MEVITA，在arXiv上以“Multi-modal Embodied Vision Intelligence for Task Automation”为题公开了该机器人研究的相关过程，并在GitHub项目主页上，毫无保留的向大家公开了MEVITA从机械结构到控制算法，从传感器校准到运动规划的所有技术细节。
▍突破材料与制造瓶颈，重新定义开源双足机器人
具体来说，研究团队在面对上述挑战时，在确保MEVITA的整体机械结构完全采用金属材料的基础上，通过电商平台采购和模块化设计，显著降低了制造与复现的难度。MEVITA的所有机械及电子部件，包括结构连杆和关键关节组件，均可通过MISUMI及其在线制造服务meviy实现一站式采购，极大地提升了项目的可及性和可扩展性。
在机械设计上，MEVITA追求极简主义。它采用5自由度腿部构型，髋关节为经典的偏航-滚转-俯仰（YRP）配置，并在膝、踝关节引入平行连杆机构，有效降低运动惯量、提高响应速度。最值得注意的是，MEVITA仅凭18个独特的金属零件便完成了整机构建，这一数量远低于同类金属机器人的部件需求。这一突破性成就归功于其广泛应用的金属板焊接工艺，该工艺将传统上需多个零件拼接的复杂结构，如机器人躯干（Base-Link）和髋部连杆（Hip2-Link），成功集成为单一部件，既显著提升了整体性，又极大简化了装配流程。
除却在机械方面追求精简，MEVITA的电路设计也体现了高度集成与务实思路。它搭载NVIDIA Jetson Orin Nano作为主控，通过CAN总线协调关节电机，并配备Livox Mid-360激光雷达，同时实现定位、环境感知与姿态测量。电源系统采用双电池方案，分别提供电机驱动与逻辑电平所需电压，并集成无线急停机制，保障操作安全。
在控制层面，MEVITA整合了当前最先进的Sim-to-Real（从仿真到现实）迁移学习方法。研究人员利用IsaacGym平台，通过强化学习对运动策略进行训练，随后在MuJoCo环境中进行仿真验证，最终将成果应用于实体机器人。通过引入如随机调整质量、惯量、摩擦系数及通信延迟等多种域随机化策略，MEVITA显著提升了环境适应能力，能够在草地、泥地、砖面、斜坡等多种复杂地形上稳健行走。
▍多地形行走测试评估，展现MEVITA 初步适应能力
为了评估训练策略的实际应用效果，研究团队将 IsaacGym 中训练完成的控制策略分别部署到 MuJoCo 仿真环境和真实的 MEVITA 机器人中，并对两者的行为差异进行了比较。
如下图所示，机器人在跟踪线性速度与角速度指令，执行前进、横向移动和旋转等动作时，能在仿真和现实环境中均能较好地响应指令。尤其在旋转运动中，仿真与实机运行结果的差异很小；而在平移运动中，实际机器人的速度误差略大于仿真环境。
进一步地，MEVITA 在多种真实地面环境下接受了步行测试，包括室内不平整地面、草地、泥土地、混凝土砖地面和缓坡。实验表明，机器人在这些不同介质和地形条件下均实现了基本稳定的步行行为。
然而，当前策略下的运动仍存在一定局限性。例如，机器人在静止站立时的稳定性反而低于行走状态，表明控制策略仍需进一步优化。此外，在较高速度下执行横向移动时，偶尔会出现脚部被地面卡住或失去平衡的情况。
这些现象说明，尽管 MEVITA 表现出了初步的环境适应能力，但在仿真与现实之间的策略迁移，尤其是从真实数据反馈至仿真优化的“真实到模拟”闭环，仍需更深入的研究和算法改进，以提升其在复杂条件下的运动稳定性和鲁棒性。
但总的来说，MEVITA 的出现不仅弥补了传统3D打印机器人强度不足和全金属机器人难以复现的空白，更展示了一种结合先进制造、电商化供应与学习型控制的机器人发展新路径。它既是一款高性能的研究平台，也是一个完全面向开源社区的资源项目，预计将显著推动双足机器人技术在全球范围内的创新与普及。
参考文章：https://arxiv.org/html/2508.17684v1#abstract
