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保险箱钥匙丢了以后，可以使用保险箱面板中的备用钥匙将箱门打开，或者打电话求助专业的开锁公司，让对方派工作人员上门开锁，还可以用保险箱的初始密码更改保险箱密码，然后重新输入设置的密码，将其打开。
1、备用钥匙开锁
保险箱钥匙丢了以后，可以使用备用钥匙开锁。保险箱一般会有一把备用钥匙藏在箱子中间的面板中，因此在钥匙丢了的情况下，可以使用工具从面板中取出备用钥匙，然后打开保险箱。
2、求助开锁公司
如果无法自行将保险箱打开，可以给专业的开锁公司打电话，希望对方派开锁人员上门，利用专业工具将保险箱打开，并配制一把新的钥匙，如果担心钥匙被有心人捡走，可以将保险箱的锁更换掉。
3、更改密码
如果保险箱有双重保障，可以使用密码打开，那么在钥匙丢了的情况下，可以输入密码，使其打开，如果忘记密码，则需要用初始密码更换现在的密码，然后设置新的密码后，打开保险箱。
一般情况下保险柜是有主钥匙和备用钥匙的，并且有的保险柜还可以通过密码输入，然后进行开锁。
但是如果发现保险柜的主钥匙丢了的话，我们可以通过以下的方法进行开保险柜。
如果是保险箱主锁匙丢了，那保险柜就肯定打不开了，那就要再想其它的辙了。因为如果是主钥匙掉了，那只有把锁砸开，没别的办法，主锁钥匙没了即使是开锁师傅也未能搞定。
如果保险柜是比较老式的，你可以打电话给开锁公司试试，如果是现在新式保险柜锁，他们也是几乎打不开的。
如果是保险箱备用匙丢了，有密码的话，还可以打开，如没有密码就打不开了，只能叫师傅上门维修。
若以上俩种方法都不行的话，只能联系厂家，让他一般情况下保险柜是有主钥匙和备用钥匙的，并且有的保险柜还可以通过密码输入，然后进行开锁。
但是如果发现保险柜的主钥匙丢了的话，我们可以通过以下的方法进行开保险柜。
如果是保险箱主锁匙丢了，那保险柜就肯定打不开了，那就要再想其它的辙了。因为如果是主钥匙掉了，那只有把锁砸开，没别的办法，主锁钥匙没了即使是开锁师傅也未能搞定。
如果保险柜是比较老式的，你可以打电话给开锁公司试试，如果是现在新式保险柜锁，他们也是几乎打不开的。
如果是保险箱备用匙丢了，有密码的话，还可以打开，如没有密码就打不开了，只能叫师傅上门维修。
UniDoorManip团队投稿
量子位|公众号QbitAI
搜集了328×204条数据，只为让机器人把开门这一件事做到极致。
这是来自北大董豪团队和北邮何召锋团队的新研究。
做到了开箱即用，不需要在现实世界重新微调，就能操控房门、车门等各种能想到的门。
无论是普通的圆形的门把手；
还是需要钥匙才能打开的储物柜；
甚至是开保险柜，对它来说都不在话下。
目前项目主页和论文都已上线，数据集和仿真环境的代码也已经开源。
所以，这个专门开门的机器人框架，都有什么厉害的地方呢？
这个框架名为UniDoorManip，集成了庞大的仿真数据集，并对真实世界的门操作机制进行有效的模拟。
与之前CMU的开门策略相比，该框架首次提出了一套规模与多样性兼具的仿真环境门类物体数据集。
通过收集大规模仿真数据实现对门类物体的操作，UniDoorManip利用门机制的特点训练出了跨类别的统一的开门策略。
为了测评机器人的实际表现，作者在最具挑战性的拉门任务上进行了实验。
之所以说最具有挑战性，是因为机器人需要在机械臂夹爪一直抓住把手不脱落的同时，保证机械臂自身的姿态以及底座的移动不影响开门的操作。
下表对比了在训练集和测试集下，UniDoorManip和baseline方案（比如强化学习以及一些启发性算法）把门开到45°的成功率，证明了该框架的有效性。
进一步地，为了进一步验证该框架在更大开门角度的鲁棒性，作者进行了进一步的实验。
结果在角度增大到60度时，该框架仍然保持了70%左右的成功率。
所以，在开门这件事上，这个机器人框架，或许真的是比人更加“见多识广”……
那么，UniDoorManip框架又是如何让机器人如何学会自主开门的呢？
我们不妨先想一想，人类在开门时是如何操作的？
在动手之前，我们先要准确找到门把手的位置，然后基于把手的不同形状，做出抓握和旋转操作。
受人类开门过程的启发，研究团队对整个开门操作进行了阶段性解耦，每个阶段均配备专门的操作策略决策专家。
通过整合各阶段专家的策略，形成了一套通用的开门操作策略框架，从而提高了机器人的操作效率和适应能力。
当然只有策略还不够，还需要有训练数据，才能让机器人学会不同情况的应对策略。
所以，为了提升机器人应对不同环境的通用性，研究团队构建了一套庞大的仿真数据集，在模拟环境中再现多种复杂开门场景。
以往的数据集比如DoorGym和PartNet-Mobility缺少类似门这类型的物体，因此作者基于现实生活中常见的拥有类似开门机制的物体，构建了一个大规模的仿真数据集urdf模型。
该数据集包含了六类物体——门、窗户、保险箱、车、橱柜以及冰箱。
同时，该数据集利用部件组合的特点，先构建把手和门板的数据集，再进行装配组合，保证了数据集的易用性和可扩展性。
到目前为止，该数据集包括328个门板和204个把手，可以组装成8000多个的urdf（统一机器人描述格式）模型。
目前作者团队正在对该数据集进行进一步的扩展，以覆盖更多操作机制更加复杂的物体。
为了更加贴近生活中场景开门场景，作者对UniDoorManip开门机制进行了专门设计，保证只有按压把手完成后，才能把门推开。
由于仿真环境中碰撞计算的不稳定性，直接使用门闩去控制门锁的开关容易导致容易门闩和门板之间出现穿模的问题。
而真实世界中当人们去拉开一扇锁住的门时，门闩会在门板上产生与人的拉力相反的平衡力作用，使得门板保持静止。
考虑到这个问题，作者采用外加反抗力来替代门闩的特性，从而模拟了真实场景中门锁的机制。
解决了和真实场景的差异，还有一个问题是，由于开门过程整个动作空间非常大，直接采用端到端的策略不可行。
作者将开门过程分解成了三个阶段，各自得到一个通用的操作策略，再整合到一起，并通过反向训练的方法克服阶段中间策略转换的状态不匹配问题。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2403.02604项目主页：https://unidoormanip.github.io/GitHub：https://github.com/sectionZ6/UniDoorManip—完—
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