家务机器人技术取得突破性进展，如今已能熟练完成倒茶、叠衣服等复杂任务。
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然而，并非所有家务机器人均能达到如此流畅的程度。李飞飞团队研发的新方法，通过分解任务动作、标记关键点并设定操作规则，赋予机器人完成复杂家务的能力。更重要的是，机器人还能自主学习，不断提升技能水平。
以倒茶为例，机器人首先利用摄像头识别茶杯、茶壶的位置和形状，确定关键点（例如茶杯中心点和把手中心点）。然后，ReKep技术会提供一系列规则，指导机器人以合适的角度、力度和方式抓取、倾倒茶水。
让机器人完成看似简单的动作实属不易。如果没有ReKep技术，机器人要熟练完成各种家务，可能还需要很长时间。
回顾今年三月，李飞飞团队的家务机器人只能完成简单的擦桌子、切水果等任务：
而仅仅半年后，它已进化为多功能家务助手：
目前，ReKep技术的论文和代码已开源：
论文标题：ReKep: Spatio-Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation
论文地址：https://www.php.cn/link/3ba41430dea50a73f73d59a3889b98e6
项目网站：https://www.php.cn/link/eb5baf1d47227ab1995f0b584808e856
项目代码：https://www.php.cn/link/f2dc24eeb8374eef5003b7c1dae3d51a
技术解读:
ReKep方法将操作任务编码为约束，无需手动标注。它利用Python函数将3D关键点映射为数值成本，从而表示复杂的空间和时间关系。该框架可自动生成约束，高效地从自然语言指令和RGB-D图像中指定任务。
实验结果:
实验涵盖倒茶、回收垃圾等多种任务，结果表明ReKep具有较高的成功率，展现了其在自动化操控任务中的巨大潜力。
团队成员介绍: (此处省略团队成员图片和详细介绍，保持原文大意不变) 李飞飞团队，包括Wenlong Huang, Chen Wang, Yunzhu Li, Ruohan Zhang等成员，共同完成了这项突破性研究。
