Forscher der Universität Stanford haben ihren statischen ALOHA-Roboter verbessert, indem sie eine vollständig mobile Version gebaut haben, die für die Ausführung von Haushaltsaufgaben trainiert werden kann.
Damit ein Roboter für eine Reihe allgemeiner Aufgaben nützlich ist, muss er sich bewegen können und über eine vollständige Palette von Präzisionsbewegungen für seine Arme verfügen. Dies haben Roboter wie Teslas Optimus bereits eindrucksvoll unter Beweis gestellt, aber sie sind oft teuer oder nicht verfügbar.
Letztes Jahr leitete Tony Zhao ein Team, das ALOHA entwickelte, ein kostengünstiges Open-Source-Hardwaresystem zur Steuerung eines bimanuellen oder zweiarmigen Roboters. Die ersten Demos der Fähigkeiten von ALOHA waren beeindruckend, aber der Roboter war statisch und arbeitete nur mit Gegenständen, die vor ihm auf einem Schreibtisch lagen.
Mit Mobiles ALOHADas Team um Zhao und Zipeng Fu hat einen Roboter entwickelt, der sich in einer komplexen Umgebung wie einer Wohnung zurechtfindet und so eine Reihe neuer Anwendungsmöglichkeiten eröffnet.
Der Roboter war in der Lage, Essen zu kochen, einen verschütteten Wein von der Theke zu wischen, Stühle ordentlich aufzustellen oder einen Aufzug zu rufen.
Einige dieser Aufgaben mögen trivial erscheinen, aber es ist nicht einfach, einen Roboter dazu zu bringen, einen Aufzug zu rufen. Er muss von verschiedenen möglichen Startpunkten aus zum Aufzug navigieren, einen 2 cm x 2 cm großen Knopf genau finden, den Knopf mit der richtigen Kraft drücken und dann den Aufzug betreten.
Lernen durch Nachahmung
Der Schlüssel dazu, dass der Roboter neue Fähigkeiten erlernt, ist ein Prozess des Nachahmungslernens von menschlichen Demonstrationen. Dies geschieht häufig mit Hilfe von Videos oder Datensätzen wie Googles RT-X. Bei Mobile ALOHA haben die Forscher diese Datensätze verwendet, aber auch einen anderen Ansatz gewählt. Der Roboter ist mit einer Schnittstelle ausgestattet, die es ermöglicht, einen Bediener an ihn zu binden, damit dieser den Roboter während der Ausführung einer Aufgabe steuern kann.
Nachdem eine Aufgabe 50 Mal vorgeführt wurde, kann die Schnittstelle für die Leine entfernt werden und Mobile ALOHA wird die Aufgabe in bis zu 90% der Zeit erfolgreich abschließen.
Nachahmungslernen ist sehr hilfreich, wenn es darum geht, Robotern neue Fähigkeiten beizubringen, aber es birgt auch eine Reihe von Herausforderungen, insbesondere in Bereichen, die eine hohe Präzision erfordern. Mobile ALOHA verwendet einen neuen Algorithmus namens Action Chunk with Transformers (ACT), den Zhaos Team im vergangenen Jahr entwickelt hat.
Der ACT-Algorithmus steigert die Effizienz, indem er Aktionen in Paketen vorhersagt, was die Komplexität der Aufgabe verringert.
Mit Mobile ALOHA haben die Forscher nach eigenen Angaben "als erste herausgefunden, dass Co-Training mit statischen Manipulationsdatensätzen die Leistung und die Dateneffizienz von mobilen Manipulationsstrategien verbessert".
Dies bedeutet, dass die zahlreichen vorhandenen Datensätze, die mit statischen Robotern erstellt wurden, auch für das Training mobiler Roboter sehr nützlich sein könnten.
Was habe ich Ihnen vor ein paar Tagen gesagt? 2024 ist das Jahr der Robotik. Mobile-ALOHA ist eine Open-Source-Roboterhardware, die geschickte, bimanuelle Aufgaben wie das Kochen einer Mahlzeit (mit menschlicher Teleoperation) erledigen kann. Schon bald wird uns die Hardware auf der Suche nach menschlichem Niveau nicht mehr im Wege stehen... pic.twitter.com/vMi3XkqKeh
- Jim Fan (@DrJimFan) 4. Januar 2024
Zugänglich und erschwinglich
So beeindruckend die Demos auch sind, die handelsübliche Hardware und die geringen Kosten der Lösung machen Mobile ALOHA besonders interessant.
Der Roboter wird von einem normalen Laptop mit einer Nvidia 3070 Ti GPU (8GB VRAM) und einem Intel i7-12800H Prozessor gesteuert. Der Laptop empfängt Videoströme von drei Logitech C922x RGB-Webcams, die jeweils mit einer Auflösung von 480×640 arbeiten.
Der Roboter wird von einer 1,26-kWh-Batterie angetrieben, die auch als 14 kg schweres Ausgleichsgewicht dient, um ein Umkippen des Roboters zu verhindern.
Die Gesamtrechnung für Mobile ALOHA belief sich auf $32.000. Das ist nicht schlecht, wenn man bedenkt, dass es sich um einen Prototyp handelt. Wenn es in Produktion ginge, könnte Mobile ALOHA viel billiger sein als das. Und die Tatsache, dass es Open Source ist, bedeutet, dass es bald mehrere Hardware-Entwicklungen für die Plattform geben könnte, was die Kosten weiter senken würde.
Elon Musk hat vorausgesagt, dass der Optimus-Roboter von Tesla am Ende etwa $20k kosten wird. Auf der Tesla-Website gibt es allerdings noch keine Schaltfläche "In den Warenkorb", unabhängig davon, wie viel man bereit wäre, dafür zu zahlen.
Mit Mobile ALOHA haben wir jetzt eine großartige Software- und Hardwarelösung, die darauf hindeutet, dass wir viel früher als gedacht Roboter-Haushälter haben werden.
