随着人工智能的发展，机器人技术也在不断进步，为人类的生活和工作带来了更多的便利和可能性。近日，斯坦福大学的三位研究人员发布了一项创新的机器人项目，名为Mobile ALOHA，这是一个可以通过模仿学习，执行各种复杂的任务的移动机器人，不仅可以自主操作，还可以支持全身远程操控。更令人惊喜的是，这个机器人的成本仅为32000美元（约22万），并且软件和硬件都是开源的，为机器人领域的研究和应用提供了一个新的平台。
Mobile ALOHA的核心思想是将模仿学习应用于双臂移动操作，即让机器人从人类提供的演示中学习如何完成一些需要全身协调的机动性和灵巧操作的任务，比如擦拭桌子，乘坐电梯，把锅放入碗柜等。为了实现这一目标，研究人员设计了一个低成本的全身遥操作系统，由一个轮式底座和两个灵巧的双人木偶操纵手臂组成。用户可以将身体栓在系统上，通过反向驱动轮子和控制手臂，来操纵机器人的移动和操作。研究人员同时记录底座速度数据和手臂操纵数据，形成一个全身远程操控系统。
研究人员在打造Mobile ALOHA的过程中，综合考虑了移动，稳定性，全身远程操控和不受束缚四个关键的因素。他们选择了AgileX Tracer AGV作为移动底座，这是一个专为仓库物流设计的轮式机器人，具有高速度，高载荷，低高度和低成本的优点。他们在底部配置了一块电池，既可以提供机载电源和计算，又可以起到平衡作用，避免翻到。他们安装了两个ViperX 300作为双人木偶操纵手臂，这是一种低成本和灵巧的手臂，可以实现多种姿态和操作。他们还在机器人上安装了两个腕部摄像头和一个顶部摄像头，用于收集视觉信息。最后，他们在一台消费级笔记本电脑上进行了所有的数据收集和推理过程，该笔记本电脑配有Nvidia 3070ti GPU和 Intel i7-12800H。
研究人员利用静态ALOHA数据共同训练模仿学习算法，这能持续提高性能，尤其是在需要精确操作的任务中。他们只用了50个演示，就让Mobile ALOHA机器人始终如一地做一件事，比如连续9次擦拭洒在桌子上的葡萄酒，连续5次乘坐电梯。他们还测试了机器人在受干扰的情况下，把锅放入碗柜的能力，以及在训练数据中看不到的椅子的摆正能力。实验结果表明，Mobile ALOHA机器人具有很强的泛化能力和鲁棒性，可以应对各种复杂的场景和任务。
斯坦福团队的这项机器人项目，不仅展示了模仿学习在双臂移动操作中的巨大潜力，也为机器人领域的研究和应用提供了一个新的平台。他们将软件和硬件都开源，方便其他研究人员和开发者复制和改进他们的系统。他们还计划在未来增加更多的功能和任务，比如使用机器人做饭，打扫卫生，甚至写代码。他们希望通过这个项目，推动机器人技术的发展，为人类的生活和工作带来更多的便利和可能性。2024年将会是机器人元年，而Mobile ALOHA机器人将会是其中的一颗闪亮的星。
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