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能做饭會收拾,斯坦福一團队仅用23万元就造出了“機器人保姆”

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發表於 2024-7-4 19:33:00 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
Mobile ALOHA配备有2個腕部摄像頭,和1個顶部摄像頭,并配有挪動電源和當地计较模块,在其自立履行时只利用2個ViperX 300。两只手臂的最低/最高高度别離為65厘米/200厘米,并可以從底座向附近最长可以或许伸出100厘米。

算力方面,從视频中可以看到,Mobile ALOHA的“大腦”實際上是一台条記本電腦,按照官方颁布的資料,其設置装备摆設為英特尔第十二代酷睿處置器i7-12800H,显卡则采纳了英伟达RTX3070ti,這套設置装备摆設放在2024年的市场来看,象征着只必要一台8000元摆布的遊戲本,就可以知足Mobile ALOHA的算力需求。

為了讓呆板人具有更大的勾當范畴,研發團队在组建Mobile ALOHA时選擇了将AgileX Tracer AGV(Tracer)作為了挪動底座,這本来是一個專為堆栈物流設計的挪動平台,其挪動速率可美白牙齒,以到达1.6m/s、最大有用载荷為100kg,因為全套資料均為開源,是以在组建進程中,其别人也能够按照本身需治療膽結石,求對方案做進一步的DIY。

除硬件之外,Mobile ALOHA还经由過程参加数据和视觉的進修能力,也就是當下比力風行的“大模大直水管不通,子”人工智能。Mobile ALOHA的進修能力由两部門構成,包含静态ALOHA数据集和基于视觉辨認或手動操控得到“仿照能力”。

今朝已開源的静态ALOHA数据集统共有825個演示使命,包含密封袋子、拿起叉子、包装糖果、撕纸巾、打開带盖塑料杯、玩乒乓球、利用咖啡機、翻大直水管不通,转铅笔、固定魔術贴電缆、装上電池和操作螺丝刀等等。

演示中,钻研职员每一個使命只用了50個演示便可以讓Mobile ALOHA呆板人起頭學會做這件事,好比持续9次擦拭洒在桌子上的葡萄酒,持续5次乘坐電梯。终极显現的总體结果仍是不错的,Mobile ALOHA完成為了從备菜烹调到最後打扫整理的所有环节。

钛媒體App注重到在烹调环节,Mobile ALOHA除可以履行切菜的固定動作之外,也學會了颠勺、摆盘等操作。在整理的進程中,它既可以或许移動對椅子如许體积较大且粗笨的家具,同时也可以或许對盘子如许體积小且滑腻的物品的抓握与干净,阐明作為通用呆板人其场景利用空間仍是很大的。

那末對付全部呆板人财產来讲,Mobile ALOHA也有很大意义,起首是作為開源項目,天然會吸引到不少企業以它為根本底本起頭摸索雷同呆板人的贸易落地能力,而且跟着零部件從今朝的零丁采購變成范围化供给,制品的本钱将會進一步低落,進而鞭策呆板人的普及化。

同时,Mobile ALOHA也指了然當機器组件不竭成熟後,@寄%137s4%托大模%5t939%子@人工智能為呆板人付与的進修能力,可以或许讓呆板人的利用潜力获得更快的開释。

此前斯坦福大學呆板人實行室主任、计较機科學傳授,IEEE會士,國際呆板人钻研基金會主席Oussama Khatib就曾暗示:“呆板人面對新的情况和新的挑战之一即是繁杂的情况带来的進修本钱問题,現在呆板人要面临的是從工场傍邊走出来,進入到現實繁杂的人類情况,是以它必要具有人類的伶俐。”

而大模子人工智能与日渐成熟的呆板人零部件供给系统,明显讓“消除耳鳴方法,呆板人走入平凡家庭為公共辦事”的過程获得了加快。(本文首發钛媒體App,作者/邓剑云,编纂/钟毅)
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