ToddlerBot

ToddlerBot简介

ToddlerBot是由斯坦福大学开发的开源机器学习与人形机器人平台，专注于运动操作任务的数据收集与研究。该平台配备30个主动自由度，采用Dynamixel电机，整体成本控制在6000美元以内。通过数字孪生技术和零点校准，ToddlerBot实现了从模拟环境到现实世界的高效策略迁移，并支持远程操作以提升数据采集效率。其在臂展、负载能力、耐力及动态运动方面表现优异，且具备良好的可复制性和维护性，适用于多种研究场景。

ToddlerBot的核心功能

• 高效数据采集：可在模拟和现实环境中同步收集高质量训练数据，支持大规模机器学习任务。
• 全身运动与操作：拥有30个主动自由度，可执行复杂动作如步行、双臂操作及全身协调任务。
• 模拟到现实的零样本迁移：依托高保真数字孪生技术，实现策略在模拟与现实之间的无缝转换。
• 远程操作与数据采集：提供直观的远程控制设备，便于人类操作员指导机器人完成复杂任务。
• 多机器人协作：支持多个机器人协同完成房间清洁等复杂任务。

ToddlerBot的技术原理

• 数字孪生与零点校准：
  • 数字孪生：基于物理建模与系统识别，构建高精度模拟模型，确保模拟与现实一致。
  • 零点校准：利用3D打印校准设备，快速定位机器人关节零点，提高运动控制精度。
• 电机系统识别（SysID）：通过扫频信号获取位置跟踪数据，优化执行模型，使机器人在模拟与现实中保持一致的运动特性。
• 远程操作技术：使用第二条手臂作为远程控制装置，结合力敏电阻和手持设备进行操控。
• 强化学习与模仿学习：
  • 强化学习（RL）：基于MuJoCo和PPO算法训练行走和转向策略。
  • 模仿学习：通过远程操作数据训练扩散策略，实现复杂操作任务。

ToddlerBot项目信息

• 项目官网：https://toddlerbot.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/hshi74/toddlerbot
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.00893

ToddlerBot的应用场景

• 家庭玩具整理：两个机器人协作完成玩具收纳。
• 教育编程平台：用于教学中训练机器人完成步行、推-ups等任务。
• 实验室运动技能研究：用于强化学习训练跳跃、攀爬等动作。
• 家庭陪伴机器人：与儿童互动，完成拼图或游戏任务。
• 工业零部件操作：执行小型电子元件或机械零件的操作任务。