斯坦福大学Mobile ALOHA——一款革命性的家政机器人
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随着社会老龄化问题的加剧，家政机器人成为了解决日常生活辅助需求的新方向。欢迎来了解Mobile Aloha家政机器人的技术原理和潜力——它将把你的家务活变成轻而易举的事。
- 推动这款机器人功能的技术特点包括其在模仿学习和移动性方面的革新。
- Mobile ALOHA通过模仿进行学习，自主执行任务，并展示其在现实世界场景中的稳健性和可重复性。机器人毫不费力地完成各种任务，从做饭到处理其它事情和意想不到的家政服务挑战。
- Mobile ALOHA的配置和灵活性，以解决其在不同生活空间中的潜在适用性，你准备好一窥家庭自动化的未来了吗?
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Mobile ALOHA机器人能自主乘坐电梯、擦拭桌面、与人类互相击掌鼓励、把散乱的椅子放回原位，还能像厨师一样炒菜，然后再把餐具清洗后放回橱柜，让大家看后惊呼，妥妥一个家政管家。
Mobile ALOHA还能借助远程操控系统，由用户控制来完成更多样的任务，像是浇花、扫地、冲泡咖啡、扔垃圾、洗衣服、铺床叠被等。呈现出的动作顺畅和精细程度令人印象深刻。
Mobile ALOHA是一套具有数据收集和策略学习的科研平台。整套系统完全复刻斯坦福硬件架构，由四个六自由机械臂（含二指滑动夹爪）、AGV 移动平台以及深度学习电脑等构成，通过对斯坦福开源代码的调试，可以开拓家用机器人、工业机器人应用新思路。
产品参数：
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总重量： |
约75KG |
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尺寸： |
80*84*140CM |
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手臂自由度： |
14关节（含2指夹爪） |
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运动方式： |
2轮差速底盘+2里程舵轮 |
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有效载荷： |
750g（单臂） |
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最大臂展： |
75cm（单臂） |
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往复精度： |
1mm |
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手臂精准度: |
5~8mm |
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基座载荷： |
55KG |
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运行时间： |
约3小时 |
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智能佳科技公司是一家以教育机器人和服务机器人为主的，国内最早专业从事机器人研发与销售的公司。作为TROSSEN公司中国区代理商，智能佳不仅提供原装开发平台，也对Mobile ALOHA开源软件四臂协同进行复制开发，已经可以实现主从机的协同配合，深度学习实现机械臂重复训练持续进行中。
智能佳（ZNJ） 完整复刻版 斯坦福Mobile ALOHA 复合机器人 远程操控机械臂ROS开源深度学习实验平台
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智能佳机器人
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硬件配置清单
软件系统
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类别 |
项目 |
配置 |
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环境配置 |
操作系统 |
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机器人操作系统 |
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开发工具 |
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电脑端远程控制监控界面 |
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car_base |
底盘驱动包 |
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软件驱动包 |
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资料 |
数据打通 |
注：深度学习算法及推理应用需客户自主开发。 |
中国案例应用
完全复现斯坦福Mobile ALOHA，并采用Ubuntu 22.04 ROS2 Humble系统对其进行软件测试
ALOHA 2 是斯坦福大学与谷歌 DeepMind 合作开发的下一代双臂远程操作（bimanual teleoperation）硬件系统。这一系统在继承了初代 ALOHA 的低成本和灵活性的基础上，针对性能、人体工程学和系统鲁棒性进行了全面的升级和优化。
数据收集简单：可以直观地控制 ALOHA 2进行数据集收集训练，就像手把手教孩子学习一样，轻松完成行为克隆。
数据效率高：用最少的数据取得令人印象深刻的结果，每个任务仅需 50次左右重复训练，成功率就能提高到95%，从而显着减少您的数据收集工作。仅需要人类通过50次演示的训练，在处理日常家务时，就能够达到80%以上的成功率。
开放源代码：ALOHA 软件和硬件的开放源代码策略进一步降低了用户的使用门槛，使得研究者和开发者能够轻松地修改和定制系统，以适应特定的应用需求。
维护简便：ALOHA 采用低成本模块化运动关节，可以非常容易获得替换部件，这有助于降低长期的维护成本。
自主强化学习：ALOHA 在不断重复训练情况下就能实现自主学习和改进其操作技能，使机器人能够通过试错和自我调整来提高性能。
配置清单
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WidowX 250 六轴机械臂×2 |
ViperX 300 六轴机械臂×2 |
WidowX 250夹持器 ×2 |
ViperX 300夹持器 ×2 |
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Intel D405摄像头及3D结构件×4 |
重力补偿套装 |
HUB集线器 |
铝型材框架及配件 |
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与初代 ALOHA 的对比
ALOHA 2 在初代 ALOHA 的基础上进行了显著的硬件升级和软件优化，以实现更高的性能和更好的用户体验。这些改进包括更先进的夹持器设计、更精确的重力补偿系统、以及更高质量的摄像头和传感器，这些都极大地提升了机器人在执行复杂任务时的能力和效率。软件方面，ALOHA 2 提供了更直观的操作界面和在 MuJoCo Menagerie 中的模拟模型，这些工具使得策略学习和远程操作训练更加便捷和高效。
应用潜力
ALOHA 2 的设计和功能使其在多个领域具有广泛的应用潜力。除了在学术研究中的应用，它还能够被应用到家政服务机器人中，帮助人们完成日常家务，如烹饪、清洁和整理。随着机器学习、人工智能和自动化技术的不断发展，我们可以预见到机器人将在医疗、教育、制造业、服务业等多个领域扮演更加重要的角色。
