叠不叠被子的世界难题有解了
克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
起床叠不叠被子的世纪之争，终于要有解了？
爆火的斯坦福全能家务机器人，那真是把网（lan）友（ren）们激动坏了。
不仅自己就能熟练做饭：
还会自己刷锅、收拾椅子：
在人类指导下，煮咖啡：
叠衣服：
连整理床铺、套枕套都能精准搞定：
浇花、拖地板、开瓶盖，甚至逗猫猫，只要人类能比出相应的动作，对Ta来说都不在话下......
在这么一只"田螺机械臂"的背后，是斯坦福团队升级版机器人控制方案Mobile ALOHA。
上一代的ALOHA控制的还只有一组机械臂，只能在固定的位置做一些相对简单的工作。
现在它的协调性强到令人发指，网友们不禁感叹，机器人进化的速度实在是太快了！
在上，也有专业人士说，去年他曾认为这样的机器人会在3-5年内出现，这次的成果实在是难以置信。
PyTorch之父Soumith Chintala也称赞，这是一项很酷的新成果。
有人迫不及待地表示，自己的厨房里急需一个这样的机器人，求助哪里能买到。
对此，传奇程序员卡马克认为，人们可能有些过度乐观了，广泛通用型的机器人可能不会在AGI出现之前落地，但同时也表示自己愿意"被打脸"。
虽然量产可能还要等待些时日，但是作者给出了DIY教程，总成本大概只有32000美元，控制程序只要一台3070Ti的笔记本就能运行。
作者提供的装配方案使用了机械臂、移动平台等成品模块，如果能对这些组件进一步DIY，成本还能再降低不少。
△关于组装成本，官方清单显示为32000美元
支持自主学习，还能DIY
ALOHA支持真人遥控操作和全自动两种工作模式。
只要我们不时对机器人进行训练，然后等Ta彻底学会，就可以连比划的过程都一起省了。
研究人员就发现，在堆满家具的复杂环境中，机器人系统仅通过少量的人类示教，就学会了各种复杂移动操纵任务，如叫电梯、开柜门、擦桌子等。
学习过程中，移动底座的速度与双手的14自由度等操纵信息，一同作为示范算法的输入，和ALOHA静态数据一起对系统进行联合训练。
而且该系统不仅兼容多种示教学习算法，而且对于用户而言，掌握教学的方法也十分容易。
而如果采用真人操作，Ta可以做出更为复杂的菜色。
只见Ta在操控之下，一气呵成地打鸡蛋、焯虾仁，翻炒，然后出锅装盘，熟练得和经验丰富的大厨毫无二致......
新一代ALOHA在原有的机械手臂基础上，增加了一个差分驱动的移动底座。
这款底座是专为物流环境所设计的，移动速度为1.6米每秒，和人类的步行速度接近，可以承载100公斤的重物。
操控者的腰部与底座连接，可以直接反馈驱动轮子，实现移动控制；同时两只手控制机械手臂，完成全身协调操作。
自动模式下，这些操作则是由计算机完成。
此外，研究团队开源了全部的软硬件设计，包括机械结构、电路，以及训练所用的代码和数据，还有详细的DIY教程。
按照作者的教程，搭建这样一个机器人平台大概需要32000美元，大约相对于23万人民币，其中成本最高的是移动平台和机械臂，还有用于自动控制的电脑。
不过这些组件的价格变化也比较快，比如作者花了9000美元的移动平台现价降低了1000美元，机械臂的价格则涨了500多。
至于其他部件，除了电池贵一些需要699美元外，其余组件的美元价格均不超过三位数。
未来，研究者计划缩小机器人的体积，并提高手臂的自由度，软件层面也将让机器人学会自主探索......
那么朋友，你心动了吗？（手动狗头）
官网地址（含论文、代码、教程）：
mobile-aloha.github.io/