要約
オープンワールド環境でのナビゲーションと操作は、具体化されたAIにおける未解決の課題のままです。
商用モバイル操作ロボットの高コストは、実際のシーンの研究を大幅に制限しています。
この問題に対処するために、ハードウェアコストがわずか1,000ドル（オプションの計算リソースを除く）の低コストで完全にオープンソースのデュアルアームモバイル操作ロボットシステムであるAharobotを提案します。これは、人気のあるモバイルロボットのコストの1/15未満です。
Aharobotシステムは、3つのコンポーネントで構成されています。（1）主に既製のコンポーネントで構成される新しい低コストのハードウェアアーキテクチャ、（2）デュアルモーターバックラッシュコントロールと静的摩擦補償を統合する動作精度を強化する最適化された制御ソリューション、および（3）単純なリモートテレオペレーション方法Lobopilot。
ハンドルを使用して、全身の動きのためにデュアルアームとペダルを制御します。
遠隔操作プロセスは、パイロットと同じように、低燃焼で操作が容易です。
RoboPilotは、具体化されたシナリオでリモートデータ収集用に設計されています。
実験結果は、ロボピロットが複雑な操作タスクのデータ収集効率を大幅に向上させ、3Dマウスおよびリーダーフォロワーシステムを使用した方法と比較して30％の増加を達成することを示しています。
また、一度に非常に長期のタスクを完了することに優れています。
さらに、アハロボットを使用してエンドツーエンドのポリシーを学習し、ペン挿入や床のクリーンアップなどの複雑な操作タスクを自律的に実行できます。
私たちは、実際のデバイスで具体化されたタスクの開発を促進し、より堅牢で信頼できる具体化されたAIを進めるための手頃な価格で強力なプラットフォームを構築することを目指しています。
すべてのハードウェアおよびソフトウェアシステムは、https：//aha-robot.github.ioで入手できます。
要約(オリジナル)
Navigation and manipulation in open-world environments remain unsolved challenges in the Embodied AI. The high cost of commercial mobile manipulation robots significantly limits research in real-world scenes. To address this issue, we propose AhaRobot, a low-cost and fully open-source dual-arm mobile manipulation robot system with a hardware cost of only $1,000 (excluding optional computational resources), which is less than 1/15 of the cost of popular mobile robots. The AhaRobot system consists of three components: (1) a novel low-cost hardware architecture primarily composed of off-the-shelf components, (2) an optimized control solution to enhance operational precision integrating dual-motor backlash control and static friction compensation, and (3) a simple remote teleoperation method RoboPilot. We use handles to control the dual arms and pedals for whole-body movement. The teleoperation process is low-burden and easy to operate, much like piloting. RoboPilot is designed for remote data collection in embodied scenarios. Experimental results demonstrate that RoboPilot significantly enhances data collection efficiency in complex manipulation tasks, achieving a 30% increase compared to methods using 3D mouse and leader-follower systems. It also excels at completing extremely long-horizon tasks in one go. Furthermore, AhaRobot can be used to learn end-to-end policies and autonomously perform complex manipulation tasks, such as pen insertion and cleaning up the floor. We aim to build an affordable yet powerful platform to promote the development of embodied tasks on real devices, advancing more robust and reliable embodied AI. All hardware and software systems are available at https://aha-robot.github.io.
arxiv情報
| 著者 | Haiqin Cui,Yifu Yuan,Yan Zheng,Jianye Hao |
| 発行日 | 2025-03-13 05:34:43+00:00 |
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