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

　　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/