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🔬 "实验室经费告急？斯坦福用开源破解人形机器人天价困局！"
大家好，我是蚝油菜花。如果你也经历过——
- 🚨 想研究全身运动控制，却买不起百万级实验设备
- 🚨 论文因数据量不足被拒，实体机器人维护成本爆炸
- 🚨 模拟环境训练的策略，转移到现实就「见光死」...
那么 ToddlerBot 将是你的救星！这个由斯坦福大学机器人实验室开源的平台，以6000美元成本实现：
- ✅ 30个精密自由度 - 媲美顶级实验室的全身运动能力
- ✅ 零样本策略迁移 - 数字孪生技术打破Sim2Real魔咒
- ✅ 多机器人协作 - 支持集群完成复杂搬运任务
基于论文中披露的「零点校准黑科技」，这个平台正在重新定义机器人研究的可能性边界...
🚀 快速阅读
ToddlerBot 是一款专为大规模策略学习设计的开源人形机器人平台。
- 数据收集：支持高效模拟和现实世界数据收集，助力强化学习和模仿学习任务。
- 运动控制：具备 30 个主动自由度，实现复杂全身运动和操作任务。
ToddlerBot 是什么
ToddlerBot 是斯坦福大学推出的一款低成本、开源的人形机器人平台，专注于运动操作（Loco-Manipulation）研究。其设计目标是通过高效的硬件配置和软件支持，实现高质量、大规模的训练数据收集，推动机器人领域的研究进展。
ToddlerBot 具备 30 个主动自由度，采用 Dynamixel 电机驱动，总成本控制在 6000 美元以内。它结合了高保真数字孪生技术和零点校准方法，能够实现从模拟到现实的无缝策略转移。此外，ToddlerBot 提供详细的组装手册和开源代码库，方便研究人员快速复制、维护和扩展其功能。
ToddlerBot 的主要功能
- 高效数据收集：支持在模拟环境和现实世界中同时收集高质量训练数据，助力大规模机器学习任务。
- 全身运动与操作：具备 30 个主动自由度，执行步行、推-ups、拉-ups、双臂操作等复杂任务。
- 零样本模拟到现实转移：基于数字孪生技术和电机系统识别，确保模拟策略无缝迁移至现实。
- 远程操作与数据收集：配备直观的远程设备，支持基于人类演示快速收集现实世界数据。
- 人机交互与协作：支持多机器人协作完成复杂任务，如房间清理和零部件操作。
ToddlerBot 的技术原理
- 数字孪生与零点校准：
- 数字孪生：基于精确物理模型和系统识别技术，创建高保真模拟模型，确保模拟与现实一致性。
- 零点校准：使用 3D 打印校准设备，快速校准机器人零点位置，提高运动控制准确性。
- 电机系统识别（SysID）：通过命令电机跟踪扫频信号，拟合执行模型，确保动态参数准确性。
- 远程操作技术：使用手持设备（如 Steam Deck 或 ROG Ally X），直观指导机器人完成复杂任务。
- 强化学习与模仿学习：
- 强化学习：基于 MuJoCo 和 PPO 算法训练步行和转向策略。
- 模仿学习：利用远程操作收集的数据，训练扩散策略（Diffusion Policy）。
如何运行 ToddlerBot
1. 环境搭建
参考官方文档中的 Setup 页面，完成 Python 环境（>=3.10）的安装和依赖项配置。
2. 示例代码运行
以下代码展示如何运行 ToddlerBot 的 push-up 动作：
python toddlerbot/policies/run_policy.py --policy replay --run-name push_up --vis view
这段代码调用 run_policy.py 脚本，加载预定义的 push-up 动作，并在 MuJoCo 模拟环境中可视化。
3. 自定义动作
用户可以通过修改 motion 文件夹中的关键帧动画，自定义机器人动作，并提交 Pull Request 贡献新内容。
资源
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