一段视频让机器人学会开门穿越：五扇真门测试169次成功，未见门零样本成功率80.95%

推门对人来说几乎不需要思考，对移动操作机器人却是一道综合题。它要同时解决感知、移动、操作和控制：先找到并靠近把手，完成接触与旋转，再在门体移动时协调底盘、机械臂和夹爪，同时避开门框、连续穿过狭窄门口。任何一步偏差，都可能让整段任务中断。

近日，由纽娲机器人、上海交通大学和山东大学研究人员共同完成的 Video2DoorTraversal 预印本公开发布。上海交通大学博士生唐心诚为第一作者，纽娲机器人创始人、上海交通大学特聘教授杨睿刚为论文通讯作者。论文提出一套面向轮足移动操作机器人的单视频 Real-to-Sim-to-Real 框架：用一段普通 RGB 视频重建真实门的数字孪生 DoorTwin，在仿真中生成并筛选可执行轨迹，再训练机器人完成从接近、开门到穿越的连续任务。

五扇门175次测试，平均成功率96.57%

需要说明的是，五扇门的主实验并非用一段视频训练一个策略后直接覆盖全部对象。研究针对每扇目标门分别采集一段 RGB 视频，在论文指定的轮足移动操作平台上每扇各测试 35 次，共完成 175 次测试，其中成功 169 次，平均成功率为 96.57%。在三扇结构相似、训练阶段未见过的门上，策略无需增加目标门训练或轨迹生成，零样本平均成功率为 80.95%。从接近门到完成开门和穿越，平均用时约 13 秒，视觉处理和策略推理均在机器人本地完成。

96.57% 对应论文设置下五扇真实推门的平均真机结果，表明该框架在论文限定的对象、轮足平台和测试设置下完成了端到端真机验证。这一数字不代表通用开门产品或纽娲公司级工程闭环已经得到验证。80.95% 则对应结构相似未见门上的零样本测试。策略从一扇重建门的仿真数据中完成训练，面对相近结构的新门时，无需增加训练或重新生成轨迹。这一结果给出了跨门迁移的初步证据，也保留着清晰边界：目前验证对象仍是结构相似的推门，拉门、更多把手机制和更丰富的门体结构被论文列为后续方向。

一扇数字门，既要“像”也要“能动”

真实建筑中的门并不统一。门板尺寸、铰链方向、把手形态、安装位置和开启阻力都会变化。现有相关方案可能依赖预构建门资产、额外扫描、人工任务设计或真机适配。Video2DoorTraversal 试图减少其中一部分前置工作。

Video2DoorTraversal 的第一步，是把真实门转化为可直接进入物理仿真的 DoorTwin。系统从单段 RGB 视频中恢复带真实尺度的几何信息和相机运动，识别门板、把手及铰链关系，生成包含关节、碰撞几何和外观纹理的数字资产。随后，系统从参考视角检查轮廓、比例、把手类型、铰链方向和部件位置，并持续修正生成结果。

数字门既要在视觉上接近真实对象，也要在物理上能够被抓住、转动和推开。只有满足这两个条件，机器人在仿真中的练习才可能迁移到真机。

把现场试错转移到仿真环境

完成 DoorTwin 后，论文中的仿真闭环代理会把任务组织为接近、抓取、转动把手、推门和穿越等参数化技能，并在模拟器中反复执行。一条轨迹失败后，系统会根据碰撞、接触、把手旋转和门体开启状态分析原因，在邻近参数中继续搜索。只有通过任务、碰撞和运动学验证的成功轨迹，才会被保留为训练数据。这个过程不依赖针对每扇门进行真人遥操作采集。

为了提高从仿真到现实的适应能力，训练还随机改变机器人与门的初始位姿、铰链和把手的摩擦与阻尼、开门阻力和相机外参，并加入多种深度噪声。这些扰动和边界情况可以在仿真中反复验证，论文只保留在扰动下仍然成功的轨迹作为策略训练数据。

这里存在两个不同的输入阶段：开头的一段 RGB 视频用于生成 DoorTwin；真机执行时，ArticuACT 使用机器人前视和腕部的双视角深度图以及机器人状态，协同输出底盘、机械臂和夹爪命令。模型训练时还会预测接触、把手转动和门体开启进度，以学习任务不同阶段的交互特征。

从一项研究看纽娲的仿真技术路径

对产业部署而言，纽娲机器人这项技术有价值的指标还包括新场景适配周期、现场试错次数、人工介入成本，以及仿真资产和训练数据能否在更多设施、场景和本体之间复用。

纽娲将具行智能定义为机器人在开放人类环境中的持续通行与任务完成，并将其通俗解释为具身智能与自动驾驶的交集。其世界通行模型 WTM 旨在把空间理解、任务判断、导航和具身操作组织在同一智能底座中。在纽娲公开的公司级架构中，WorldWeaver 被定位为真实场景数据与三维资产的组织层，SimWeaver 的目标是提供物理仿真能力，支持 WTM 的训练与评测；相关模块的具体实现和集成成熟度仍待技术确认。

Video2DoorTraversal 使用 DoorTwin 和论文所述的仿真训练管线；已经与 WorldWeaver、SimWeaver 或 WTM 形成统一工程闭环。两者的关联，已经体现在共同指向一条技术路径：让真实场景进入数字环境，让机器人在仿真中积累经验，再回到真实任务中接受检验。门只是开放人类环境中常见的通行设施。对纽娲而言，这项研究的后续价值，将取决于类似方法能否覆盖更多设施与任务，并持续降低新场景的适配和验证成本。