斯坦福大学开源的toddlerbot：一款用于运动操作的人形机器人平台
ToddlerBot是斯坦福大学推出的一款开源人形机器人平台，专为高效收集大规模、高质量的运动操作训练数据而设计。它拥有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。凭借数字孪生技术和零点校准，ToddlerBot实现了模拟到现实的零样本迁移，并支持远程操作和高效的现实世界数据采集。在臂展、负载能力、耐力和动态运动等方面，ToddlerBot均展现出优异性能。其开源设计和详细的组装手册方便复制和维护，非常适合科研和教育应用。
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ToddlerBot的核心功能：
- 高效数据采集: 在模拟和真实环境中同步采集高质量训练数据，满足大规模机器学习需求。
- 全身运动与操作: 30个自由度赋予其执行复杂全身运动和操作的能力，例如行走、俯卧撑、引体向上、双臂操作以及全身协调操作。
- 零样本模拟到现实迁移: 基于高精度数字孪生技术和电机系统辨识，实现模拟策略到真实世界的无缝转移。
- 远程操作与数据采集: 配备直观的远程操控设备，方便基于人类演示快速采集真实世界数据，用于学习运动技能。
- 人机交互与协作: 支持多机器人协作任务，例如共同完成房间清洁等复杂场景。
ToddlerBot的技术原理详解：
- 数字孪生与零点校准: 高保真数字孪生模型基于精确的物理模型和系统辨识技术构建，确保模拟数据与真实世界的一致性；3D打印的校准设备则快速校准机器人零点位置，保证运动控制精度。
- 电机系统辨识 (SysID): 通过电机跟踪扫频信号，采集位置跟踪数据并拟合执行模型，确保动态参数的准确性，从而使机器人在模拟和真实环境中保持一致的运动特性。
- 远程操作技术: 以第二个上肢作为远程操作设备，结合力敏电阻和手持游戏电脑（如Steam Deck或ROG Ally X），实现对机器人运动的直观控制，方便操作员引导机器人完成复杂任务。
- 强化学习与模仿学习: 采用MuJoCo和PPO算法进行强化学习，训练步行和转向策略，输出关节位置设定值，实现高效的运动控制；模仿学习则基于远程操作采集的真实世界数据，训练扩散策略（Diffusion Policy），以完成复杂的操作任务。
项目资源：
- 项目官网: https://www.php.cn/link/813b02a0d7aae51c1a84fca601b52cad
- GitHub仓库: https://www.php.cn/link/e8a079d6a3dbabc7bcfa0047f63e475c
- arXiv技术论文: https://www.php.cn/link/78cd235d10ebb34900b6f4827d18a257
ToddlerBot的应用前景：
- 家庭玩具整理: 两个机器人协作，一个负责拾取玩具，另一个负责推车，共同完成玩具收纳。
- 教育编程平台: 学生可以通过编程让机器人完成行走、俯卧撑等任务。
- 实验室运动技能研究: 利用强化学习训练机器人完成跳跃、攀爬等高难度动作。
- 家庭陪伴机器人: 与儿童互动，进行拼图或运动游戏。
- 工业零部件操作: 操作小型电子元件或机械零件。
