斯坦福為懶人獻上大禮!機器人洗衣做飯逗貓看呆網友,成本3萬美元自己也能DIY_風聞
量子位-量子位官方账号-53分钟前
克雷西 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
起牀疊不疊被子的世紀之爭,終於要有解了?
爆火的斯坦福全能家務機器人,那真是把網(lan)友(ren)們激動壞了。

不僅自己就能熟練做飯:

還會自己刷鍋、收拾椅子:

在人類指導下,煮咖啡:

疊衣服:

連整理牀鋪、套枕套都能精準搞定:

澆花、拖地板、開瓶蓋,甚至逗貓貓,只要人類能比出相應的動作,對Ta來説都不在話下……

在這麼一隻“田螺機械臂”的背後,是斯坦福團隊升級版機器人控制方案Mobile ALOHA。

上一代的ALOHA控制的還只有一組機械臂,只能在固定的位置做一些相對簡單的工作。
現在它的協調性強到令人髮指,網友們不禁感嘆,機器人進化的速度實在是太快了!

在上,也有專業人士説,去年他曾認為這樣的機器人會在3-5年內出現,這次的成果實在是難以置信。

PyTorch之父Soumith Chintala也稱讚,這是一項很酷的新成果。

有人迫不及待地表示,自己的廚房裏急需一個這樣的機器人,求助哪裏能買到。

對此,強化學習之父卡馬克認為,人們可能有些過度樂觀了,廣泛通用型的機器人可能不會在AGI出現之前落地,但同時也表示自己願意“被打臉”。

雖然量產可能還要等待些時日,但是作者給出了DIY教程,總成本大概只有32000美元,控制程序只要一台3070Ti的筆記本就能運行。

作者提供的裝配方案使用了機械臂、移動平台等成品模塊,如果能對這些組件進一步DIY,成本還能再降低不少。

△**關於組裝成本,官方清單顯示為32000美元支持自主學習,還能DIY**
ALOHA支持真人遙控操作和全自動兩種工作模式。
只要我們不時對機器人進行訓練,然後等Ta徹底學會,就可以連比劃的過程都一起省了。
研究人員就發現,在堆滿傢俱的複雜環境中,機器人系統僅通過少量的人類示教,就學會了各種複雜移動操縱任務,如叫電梯、開櫃門、擦桌子等。

學習過程中,移動底座的速度與雙手的14自由度等操縱信息,一同作為示範算法的輸入,和ALOHA靜態數據一起對系統進行聯合訓練。
而且該系統不僅兼容多種示教學習算法,而且對於用户而言,掌握教學的方法也十分容易。
而如果採用真人操作,Ta可以做出更為複雜的菜色。
只見Ta在操控之下,一氣呵成地打雞蛋、焯蝦仁,翻炒,然後出鍋裝盤,熟練得和經驗豐富的大廚毫無二致……

新一代ALOHA在原有的機械手臂基礎上,增加了一個差分驅動的移動底座。
這款底座是專為物流環境所設計的,移動速度為1.6米每秒,和人類的步行速度接近,可以承載100公斤的重物。
操控者的腰部與底座連接,可以直接反饋驅動輪子,實現移動控制;同時兩隻手控制機械手臂,完成全身協調操作。
自動模式下,這些操作則是由計算機完成。

此外,研究團隊開源了全部的軟硬件設計,包括機械結構、電路,以及訓練所用的代碼和數據,還有詳細的DIY教程。
按照作者的教程,搭建這樣一個機器人平台大概需要32000美元,大約相對於23萬人民幣,其中成本最高的是移動平台和機械臂,還有用於自動控制的電腦。
不過這些組件的價格變化也比較快,比如作者花了9000美元的移動平台現價降低了1000美元,機械臂的價格則漲了500多。
至於其他部件,除了電池貴一些需要699美元外,其餘組件的美元價格均不超過三位數。

未來,研究者計劃縮小機器人的體積,並提高手臂的自由度,軟件層面也將讓機器人學會自主探索……
那麼朋友,你心動了嗎?(手動狗頭)
官網地址(含論文、代碼、教程):
https://mobile-aloha.github.io/
參考鏈接:
https://twitter.com/zipengfu/status/1742602881390477771/