ToddlerBot：斯坦福大学开源、兼容机器学习的人形机器人平台

ToddlerBot简介

ToddlerBot是由斯坦福大学的研究团队开发的一款开源、兼容机器学习的人形机器人平台。它专为可扩展的策略学习和机器人与人工智能研究而设计，能够高效采集模拟和现实世界中的大规模、高质量训练数据。ToddlerBot身高0.56米，重3.4公斤，拥有30个主动自由度，具备全身运动操作能力，可执行行走、俯卧撑、引体向上等复杂任务。其设计强调可复制性、能力和机器学习兼容性，采用3D打印技术和现成的商业组件，总成本低于6000美元，确保了易于组装和维护。此外，ToddlerBot还具备零样本从模拟到现实世界的策略转移能力，为机器人研究提供了一个理想的实验平台。

ToddlerBot主要功能

1. 数据采集：ToddlerBot能够高效地从模拟和现实世界中收集大规模、高质量的训练数据，用于机器学习和策略训练。
2. 全身运动操作：具备行走、俯卧撑、引体向上、推车等多种全身运动操作能力。
3. 零样本策略转移：通过高保真度的数字孪生模型，实现从模拟到现实世界的零样本策略转移。
4. 人类演示学习：通过直观的远程操作界面，能够从人类演示中学习运动技能。
5. 安全操作：由于其小巧的尺寸和轻量化设计（0.56米，3.4公斤），ToddlerBot能够在现实环境中安全操作。

ToddlerBot技术原理

1. 高保真度数字孪生：通过插拔式零点校准和可转移的电机系统识别（sysID），确保模拟和现实世界之间的高保真度匹配。
2. 3D打印和商业组件：采用完全3D打印的开源设计和现成的商业组件，确保低成本和易于复制，总成本低于6000美元。
3. 远程操作界面：设计了一个用户友好的远程操作界面，允许同时控制ToddlerBot的上半身和下半身，以便从人类演示中收集数据。
4. 强化学习和模仿学习：使用强化学习（RL）和模仿学习（IL）技术训练机器人执行复杂的运动任务，如行走和转向。
5. 多自由度设计：ToddlerBot拥有30个主动自由度（不包括末端执行器），通过精心选择的电机实现与人类肌肉力量相当的运动能力。
6. 传感器和计算组件：集成了广角摄像头、惯性测量单元（IMU）、扬声器和麦克风等传感器，以及NVIDIA Jetson Orin NX计算机，用于实时推理和控制。
7. 动力管理：采用定制的电源分配板和双12V转换器，满足高能耗组件的需求，同时确保紧凑的设计。

ToddlerBot应用场景

1. 机器人学习研究：用于开发和验证运动控制、强化学习和模仿学习算法。
2. 人机交互实验：通过与人类互动，研究自然语言理解、手势识别和协作任务。
3. 教育与培训：作为教学工具，帮助学生学习机器人编程、机械设计和人工智能基础。
4. 家庭服务场景：执行简单家务任务，如整理玩具、推车搬运等，提升生活便利性。
5. 康复辅助：辅助康复训练，通过模仿人类动作帮助患者进行康复练习。
6. 娱乐与表演：在舞台表演、展览或互动体验中展示机器人技术，增强趣味性和吸引力。

ToddlerBot项目入口

• 项目主页：https://toddlerbot.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/hshi74/toddlerbot
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.00893