李飛飛團隊造“保姆”機器人低成本實現(xiàn)家務全能助手

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2025-03-14 13:16:17 量子位

李飛飛團隊造保姆機器人！現(xiàn)如今機器人既能跑步又能后空翻，但何時才能真正承擔起家務，幫助人類養(yǎng)老呢？李飛飛團隊帶來了具身智能研究的最新成果——一個解決機器人在家庭任務中全身操作問題的綜合框架。其核心組件的成本不到500美元。

這個新框架名為BRS，旨在攻克機器人執(zhí)行通用日常家庭移動操作任務這一難題。通過一款新型雙臂移動機器人，BRS能夠完成多種家務活動，如擰開門把手、丟垃圾、整理貨架、收拾客廳、清洗馬桶等。即使在操作過程中出現(xiàn)失誤，機器人也能自我糾正。

網(wǎng)友們認為這標志著向實現(xiàn)可通用的家庭機器人邁進了一大步。李飛飛團隊的核心目標是提升三項關鍵的全身控制能力：兩只機械手臂之間的協(xié)同配合、穩(wěn)定精確的導航以及廣泛的末端執(zhí)行器操作范圍。為了實現(xiàn)這些功能，團隊選擇了Galaxea R1機器人作為硬件平臺，該機器人具備兩個6自由度的手臂、4自由度的軀干和全向移動底座。

然而，復雜的機器人設計給策略學習方法帶來挑戰(zhàn)，特別是在數(shù)據(jù)采集和全身協(xié)作方面。為此，BRS提出了兩項關鍵創(chuàng)新：一種低成本全身遙操作接口JoyLo和新的學習算法WB-VIMA。JoyLo利用基于操縱木偶的方法和任天堂Joy-Con控制器，實現(xiàn)了高效的全身控制，并提供了豐富的用戶反饋，優(yōu)化了策略學習數(shù)據(jù)質量。在總成本不超過500美元的情況下，JoyLo在R1機器人上表現(xiàn)出色，包括高效的全身協(xié)調控制系統(tǒng)、直觀的遠程操作體驗和高質量的示范動作。

WB-VIMA學習算法則利用機器人的固有運動學層次結構來建模全身動作。通過自回歸全身動作去噪和多模態(tài)觀察注意力機制，WB-VIMA能有效學習協(xié)調的全身動作。此外，它解決了人形機器人中因微小錯誤導致末端執(zhí)行器顯著放大的問題，通過分析上游組件的動作狀態(tài)和位置信息，推算下游組件的動作，從而實現(xiàn)整體協(xié)調。

研究團隊評估了BRS在五個代表性家庭任務上的表現(xiàn)，包括清潔房屋、清潔廁所、倒垃圾、放置物品到架子上和晾曬衣服。結果表明，BRS能成功完成這些任務。同時，實驗驗證了JoyLo和WB-VIMA的有效性。JoyLo在數(shù)據(jù)收集效率、策略學習適用性和用戶體驗方面表現(xiàn)出色，而WB-VIMA在性能上優(yōu)于基線方法。所有參與者都認為JoyLo是最友好的界面，且WB-VIMA在任務中的成功率更高，出錯幾率更小。關于BRS框架的所有工作已全部開源，感興趣的人可以進一步了解。

(責任編輯：盧其龍 CN070)

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