[{"content":"你好，我是苏中玉，网上常用 ID 某不科学的虚。\n我做的事处在力学和机器人的交界处：绳驱动传动如何决定一只机器人手能做什么，怎样把这件事建模得足够诚实，以及怎样让仿真里的手和真机表现一致。我是工程力学背景，比较在意“纸面公式”和“真的会动的机器人”之间的差距。\n教育经历、研究经历和技能都放在简历里。\n研究方向 绳驱动机器人手——走线、摩擦、包角与传动效率 软体与连续体机器人——本构模型、静力学建模、面向制造的设计 仿真与控制——MuJoCo 建模、肌腱驱动、关节空间控制环 具身智能——视觉-语言-动作模型，以及操作策略对硬件提出的要求 力学先验的学习方法——用结构代替蛮力 最近在做 在 MuJoCo 里搭建并验证一只绳驱动仿生手，包括肌腱走线和角度外环控制器。 复现绳驱动灵巧操作方向的论文。 关注 VLA 模型在操作任务上的进展，思考 sim-to-real 的差距。 其他 GitHub：@jokerxuxu Google Scholar：YOUR_SCHOLAR_ID 邮箱：suzhongyu@zju.edu.cn ","permalink":"https://jokerxuxu.github.io/zh/about/","summary":"苏中玉——工程力学、绳驱动软体机器人与仿真。","title":"关于"},{"content":"为什么又开一个个人站 大部分时间我都在读论文、把仿真搞崩、然后第二次修同一类 bug。这些大多留在了笔记软件里。这个站想把其中有用的部分公开出来：那些我六个月前希望能搜到的短技术笔记。\n它也是一个比简历上的一行字更诚实的项目记录——试过什么、什么失败了、下次会怎么做。\n你会在这里看到 绳驱动的手与软体机器人——走线、传动、摩擦与控制。 仿真笔记——MuJoCo 里容易搞错的地方。 论文笔记——短，但会写清我认为重要的假设。 偶尔的力学——不想重推一遍的推导。 我不会写组里未公开的结果，也不会把它写成日记。某个月没有更新，也没关系。\n一个排版检查 这篇也顺便当模板检查用，所以放一小段我最近反复看的力学。对跨过某个关节的绳索，肌腱长度和关节力矩是\n$$ L(q) = L_0 + \\sum_i r_i(q_i)\\, q_i, \\qquad \\tau_i = r_i(q_i)\\, T, $$ 其中 $T$ 是肌腱张力，$r_i$ 是力臂。麻烦的地方在于 $r_i$ 不是常数：它随包角几何变化，导槽上的摩擦损失也跟着变。\n再来一段代码，确认高亮和复制按钮：\ndef tendon_length(q, moment_arms, rest_length=0.0): \u0026#34;\u0026#34;\u0026#34;Tendon length for a serial chain, ignoring wrapping dynamics.\u0026#34;\u0026#34;\u0026#34; return rest_length + sum(r * qi for r, qi in zip(moment_arms, q)) 如果上面的式子排版成了公式、而不是原样的 $$ ... $$，说明 KaTeX 工作正常。\n这个站怎么搭的 Hugo + PaperMod 主题，用 GitHub Actions 部署到 GitHub Pages。内容是纯 Markdown，公式用 KaTeX，源码在 GitHub。\n接下来 把肌腱走线的模型认真写一遍——包括那些没跑通的部分。\n","permalink":"https://jokerxuxu.github.io/zh/posts/hello-world/","summary":"为什么开这个站、准备写什么，以及它怎么搭的。","title":"你好，世界"},{"content":"为什么做这个 绳驱动把手部的驱动器挪到前臂，再用绳索把力传进去。好处是结构紧凑、末端惯量低；代价是：肌腱长度取决于它跨过的每一个关节，摩擦和包角很难建模，而且机构看起来简单，关节之间其实高度耦合。\n我想要一个能随便改走线、故意把传动弄坏、再看会发生什么的仿真模型——在真正做硬件之前。\n做了什么 在 MuJoCo 里搭了一个参数化的手部模型，肌腱长度由关节坐标计算，而不是写死。 一个关节空间外环负责跟踪参考角度，下面再接肌腱层面的力分配。 写了参数扫描脚本（力臂、预紧力、摩擦），记录跟踪误差。 正在想的问题 跟踪误差里，摩擦和包角占多少，力臂建模误差占多少。 简单的库仑 + 粘性摩擦模型对抓取够不够，还是必须显式建模迟滞。 怎么拿真机上的绳驱动手指来验证仿真里的传动，而不是只跟自己对答案。 状态 进行中。代码和结果整理到可以见人时，会补在这里。\n","permalink":"https://jokerxuxu.github.io/zh/projects/tendon-driven-hand/","summary":"以仿真为先，研究绳驱动拟人手：走线、传动与关节空间控制。","title":"MuJoCo 中的绳驱动仿生手"},{"content":"为什么记这些 肌腱不是刚性连杆。它会绕过滑轮和导槽，每经过一次接触张力就掉一点，而且它产生的力臂是关节角的函数，不是常数。很多快速模型默默假设了后者，然后控制器就要花一辈子去补偿这个假设。\n这些是这个问题静力学侧的工作笔记。\n反复回到的几个点 力臂随位形变化。 对跨过关节 $i$ 的绳索，力矩是 $r_i(q)\\,T$，而 $r_i$ 会随包角变化。 绞盘摩擦。 绕过一段包角后张力满足 $T_{\\text{out}} = T_{\\text{in}}\\,e^{-\\mu\\theta}$；一只经过多个导槽的手，传到指尖的力可能已经掉了很大一截。 走线本身就是设计变量。 绳索从哪里进、经过几个导槽，同时改变力臂曲线和摩擦损失——这两件事没法分开调。 还没想清楚的问题 做抓取力控制时，常力臂近似在什么范围内是可以接受的？ 迟滞要大到什么程度，率无关的摩擦模型才不再够用？ 状态 笔记进行中，还没有成文的版本。\n","permalink":"https://jokerxuxu.github.io/zh/projects/tendon-routing-statics/","summary":"关于“绳索在手里怎么走，决定了关节实际感受到多大力”的工作笔记。","title":"肌腱走线：静力学、摩擦与力臂"},{"content":"为什么读这些 VLA 模型通常在有平行夹爪的机械臂上评测。而绳驱动的手有柔顺性、关节耦合和摩擦，这些是位置控制夹爪没有的——我想知道策略在多大程度上隐式依赖了这些东西。\n在收集什么 动作空间。 关节位置、末端位姿还是隐动作——每一种都藏着对底层控制器的不同假设。 数据。 成功里有多少是策略的功劳，有多少是下面那个调得很好的阻抗控制器？ 感知硬件的策略。 那些把手的形态或肌腱状态作为条件的工作，而不是把手当黑盒。 状态 持续阅读中。每读完一篇会写一段短总结。\n","permalink":"https://jokerxuxu.github.io/zh/projects/vla-reading-notes/","summary":"读 VLA 相关工作时记的笔记，重点关注它们对“机器人本体”做了什么假设。","title":"视觉-语言-动作模型：阅读笔记"},{"content":" PDF 版本稍后放上来。\n教育经历 工程力学 学士 —— [浙江大学]，2023 – 2027（预计\n研究经历 本科生研究者 —— [课题组]，2026 – 至今 在 MuJoCo 中建模并仿真一只绳驱动仿生手。 实现关节空间控制，并在肌腱层面做力分配。 搭建参数扫描与跟踪误差分析工具。 项目 细节见项目页。\n技能 编程：Python、JAX、Bash 仿真：MuJoCo 力学：静力学与动力学、连续介质力学、肌腱传动建模 工具：Git、Linux、LaTeX 联系方式 GitHub：@jokerxuxu 邮箱：suzhongyu@zju.edu.cn ","permalink":"https://jokerxuxu.github.io/zh/cv/","summary":"\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003ePDF 版本稍后放上来。\u003c!-- TODO: 把 cv.pdf 放进 static/，然后把这行换成：\u003e [下载 PDF](/cv.pdf) --\u003e\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003ch2 id=\"教育经历\"\u003e教育经历\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e工程力学 学士\u003c/strong\u003e —— [浙江大学]，2023 – 2027（预计\u003c/p\u003e\n\u003ch2 id=\"研究经历\"\u003e研究经历\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本科生研究者\u003c/strong\u003e —— [课题组]，2026 – 至今 \u003c!-- TODO --\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e在 MuJoCo 中建模并仿真一只绳驱动仿生手。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e实现关节空间控制，并在肌腱层面做力分配。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e搭建参数扫描与跟踪误差分析工具。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2 id=\"项目\"\u003e项目\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e细节见\u003ca href=\"/zh/projects/\"\u003e项目页\u003c/a\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003ch2 id=\"技能\"\u003e技能\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e编程\u003c/strong\u003e：Python、JAX、Bash\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e仿真\u003c/strong\u003e：MuJoCo\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e力学\u003c/strong\u003e：静力学与动力学、连续介质力学、肌腱传动建模\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e工具\u003c/strong\u003e：Git、Linux、LaTeX\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2 id=\"联系方式\"\u003e联系方式\u003c/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eGitHub：\u003ca href=\"https://github.com/jokerxuxu\"\u003e@jokerxuxu\u003c/a\u003e\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e邮箱：\u003ca href=\"mailto:suzhongyu@zju.edu.cn\"\u003esuzhongyu@zju.edu.cn\u003c/a\u003e \u003c!-- TODO --\u003e\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e","title":"简历"},{"content":"我目前还在研究起步阶段，所以这个列表比较短。等论文和预印本可以公开了，会陆续补在这里。\n","permalink":"https://jokerxuxu.github.io/zh/publications/","summary":"\u003cp\u003e我目前还在研究起步阶段，所以这个列表比较短。等论文和预印本可以公开了，会陆续补在这里。\u003c/p\u003e\n\u003c!--\n有成果以后，复制这个格式并去掉注释：\n\n### 论文标题\n\n**Suzhongyu**，合作者 A，合作者 B。*会议/期刊*，年份。\n\n[PDF](#) · [代码](#) · [BibTeX](#)\n\n---\n\n## 在写的稿子\n\n- 标题 —— *in preparation*.\n--\u003e","title":"论文"}]