IT 之家消息，今年年初，小米机器人在小米汽车工厂自攻螺母上件工站开始其 " 实习 " 工作之旅。

今日，小米官方公布了小米机器人 " 实习 " 的新进展：经过一个季度的努力，自攻螺母上件工站双侧作业成功率已提升至 98%，与人工作业合格率比，差 1% 正式 " 转正 "。

与此同时，机器人开启 " 实习 " 新岗位，探索总装车间物流区的新工站：中控台侧盖板排序和料箱折叠回收，均达到了 90% 的成功率。

中控台侧盖板排序

中控侧盖板具备大尺寸、不规则、柔性的特征，并且该工站的多轮次多位置的取拿走放，对机器人在全身运动控制、双手协同、精细操作和主动柔顺策略等方面的能力均提出了挑战。这也是小米机器人首次实现汽车柔性工件的长时作业。

在中控台侧盖板排序工站，机器人需要从料箱中取出指定盖板，并将其准确放入对面料架车的料格中。面对三排的较大料箱空间，机器人抓取远端盖板，在充分调动全身自由度的同时，需保持身体平衡。

基于机器人的末端力感知能力，小米机器人团队开发了面向环境交互的主动柔顺控制策略，以增强盖板操作及其与料架接触过程中的鲁棒性。当盖板在放置时出现钩挂或卡滞，机器人可通过柔顺策略调整继续完成任务。

为提升后续放置环节的可操作度和精准度，机器人在抓取柔性盖板后，自主通过双手协同，调整盖板在手中的握持方式。

操作大尺寸物体时，手部位姿的细微变化可能对最终放置位置产生明显影响。借助仿生灵巧手的本体感知能力，机器人能够对盖板在手中的姿态进行类人的精细调整，从而提高放置过程的效率与稳定性。

料箱折叠回收

料箱折叠工站的作业难点，首先在于机器人抠开拉环时，需对接触具备细腻的感知，并精确掌控指端的灵活运动；同时，双臂高效精准的协同配合，亦是保障高节拍连续作业的核心要素。此外，多个料箱叠摞后由机器人同步推送至目标位置，以及多机器人单元之间的动作协调与节拍匹配，均已在该工站得到有效解决和稳定运行。

小米官方表示，针对作业过程中可能出现的危险或不可逆失效，系统保留远程干预机制，必要时可由工作人员及时进行机器人的接管。

另外，目前机器人在折叠料箱第二面时，需要先调整料箱方向，使卡扣朝向机器人。而熟练工人通常可以凭借操作经验直接盲抠拉环，无需进行这一额外调整步骤。随着后续仿生灵巧手的升级，团队将尝试挑战这个操作技巧，以进一步提升作业效率。