斯坦福大学开放的机器学习及人形机器人平台 – ToddlerBot

ToddlerBot指的是什么？

幼童机器人是斯坦福大学开发的一款开放源代码的人形机器人平台，专为高效获取大规模高质量训练数据而设计，适用于动作与操作任务。该机器配备有30个活动自由度，并使用Dynamixel电机驱动，在6000美元的预算内实现了成本控制。依托数字孪生技术和精确校准，幼童机器人能够实现从模拟到现实环境中的无缝迁移，并且通过远程操控设备高效采集实际场景数据。它在动作和操作任务中表现出色，涵盖范围包括臂展、负载能力、持久性和动态运动技能等多方面性能。其开放的设计方案及详尽的组装指南使得该机器人的复制与维护变得简单可行，非常适合各类研究应用需求。

婴幼儿机器人的核心特性

• 有效信息搜集能够在仿真环境与实际场景中搜集高品质的训练资料，助力大型机器学习项目。
• 整体锻炼和体操训练该机器人拥有30个独立活动关节，能够完成各种复杂的身体动作及作业任务，包括行走、做俯卧撑、仰卧起坐以及使用双臂进行的操作等全身性活动。
• 从零样例仿真至实际应用的过渡利用先进的数字孪生技术及电机系统的辨识，达成由仿真至实际应用中的流畅策略迁移。
• 远端操控及信息采集配备了易于操作的远端装置，能够依据人的示范迅速获取现实生活中的数据，应用于掌握动作技巧的学习过程。
• 人类与机器的互动及合作：能够实现多个机器人协同执行任务，例如联手完成复杂的环境清扫工作。

幼儿机器人背后的科技原理

• 数字化镜像及初始校正由于提供的内容仅有冒号，并没有实际的文字信息，因此无法完成伪原创的改写。如果有具体的内容提供，我将会按照要求来进行处理。请给出具体内容以便进一步帮助您。
  • 数字化镜像通过运用精准的物理建模及系统辨识方法，构建出高度真实的仿真模型，以保障仿真数据与实际环境的高度吻合。
  • 校正至零点采用3D打印技术制造的校正装置能够迅速定位机器人零位，保障其动作控制精准无误。
• 电机系统的辨识（System Identification, SysID）利用指令驱动电机追踪频率变化信号，并采集位置跟随的数据以构建并优化操作模型，保证其动态特性的精准性。这样做是为了使机器人的动作特征在仿真环境与实际场景中保持一致。
• 远端操控技术采用第二只机械臂通过一个远端操控系统来指挥机器人的动作，此系统依赖于压力传感器以及便携式游戏计算机（例如Steam Deck或者ROG Ally X）。这种方式能够使人类的操作者以直觉性的方式引导机器人执行精细的工作任务。
• 增强学习和模拟学习由于提供的内容为空，没有具体的内容可以进行伪原创改写。如果您有特定的文本需要处理，请提供相关内容。
  • 增强学习（RL）利用MuJoCo环境结合PPO算法来培养行走与转向的策略，并生成关节的位置目标值，从而达到高效的动作操控。
  • 仿效学习通过远程操控获取实际环境中的数据来培训扩散策略(Diffusion Policy)，以完成复杂的操作任务。

ToddlerBot项目的仓库位置

• 官方网站项目: https://github.io/toddlerbot/
• Git代码库：访问该仓库以了解更多信息 – https://github.com/hshi74/toddlerbot
• arXiv科技文章访问此链接以查看更新的研究论文：https://arxiv.org/pdf/2502.00893，该论文包含了最新的研究成果和理论探讨。

ToddlerBot的使用情境

• 家居玩具有序管理两只机器人相互配合工作，一只负责收集玩具，另一只则推动手推车，一起实现玩具的整理归位。
• 教学代码平台学生们通过编程指导机器人执行行走及俯卧撑等一系列任务。
• 实验室内对运动技巧的探究通过强化学习的训练，机器人能够掌握如跳跃和攀爬这类复杂动作。
• 家用伴侣机器人个体：通过参与拼图或者体育活动来和孩子进行交流。
• 制造业组件操控处理微型电子产品或机械设备部件。