斯坦福大学开源移动操纵机器人：全身远程操作与学习

“斯坦福大学的研究团队推出了一款名为Mobile ALOHA的低成本移动操纵系统，旨在支持双臂远程操作，并且特别关注于机器人模仿学习在移动和灵巧操作任务中的应用。该系统允许用户远程控制机器人执行诸如烹饪、清洁等复杂任务，并通过模仿学习提升了任务成功率。” 本文档详细介绍了Mobile ALOHA系统的设计与应用，展示了机器人技术在模仿学习方面的最新进展。Mobile ALOHA系统是对原有ALOHA系统的一个扩展，增加了移动功能和全身远程操作界面，以应对需要全身协调的复杂任务。通过集成移动平台和远程操作界面，该系统成本约为3.2万美元，具备自主电源和计算能力。 研究团队通过50次演示的超级视觉行为克隆方法，训练机器人执行一系列任务，如炒虾、开门存放重物、呼叫并乘坐电梯以及清洗用过的厨具。这种方法联合训练Mobile ALOHA与静态ALOHA数据集，显著提高了任务的成功率，达到了90%的提升，证明了其在执行移动和灵巧操作任务上的有效性。 模仿学习是机器人技术中的一个重要研究领域，它使机器人能够学习和复制人类的演示，从而掌握各种技能。传统的模仿学习主要集中在桌面操作或者单一的移动或操作行为，但Mobile ALOHA的出现填补了这一空白，它不仅要求移动能力，还需要机器人具备在执行任务时的全身协调性，如在打开双门壁柜时保持平衡的同时操作两个门把手。 此外，Mobile ALOHA的应用场景包括了日常生活中的常见任务，如在厨房中移动物体，这需要机器人具备精确导航和精细操作的能力。通过模仿学习，机器人可以学习到这些任务的序列动作，进而独立完成。这为未来的通用服务机器人提供了新的可能，使得机器人能够更好地融入人类的生活环境，执行更多元化的任务。 Mobile ALOHA的出现标志着机器人技术在模仿学习和全身协调性方面的重要进步，为机器人在家庭、医疗等领域的广泛应用奠定了基础。未来，随着技术的进一步发展，我们可以期待更加智能和灵活的机器人服务于我们的日常生活。