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用华为、小米手机DIY自主导航机器人:只需三百块,教程已开源,人人可上手

2020-9-4 08:40| 投稿: xiaotiger |来自: 互联网


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摘要: 一提到制造机器人,很多人的脑海里会不自觉地想到:要搞一个AlphaGo代我出战世界各大围棋比赛赢多点奖金!或者搞个波士顿动力的机器人Atlas,会爬、会跳还会翻跟斗,还能帮忙抬抬重物、捶捶肩膀...美滋滋~美滋滋~嗯哼,问题来了:要搞一个这么厉害的机器人,那不得技术够强、设备够全、人手够足,而且 ...

一提到制造机器人,很多人的脑海里会不自觉地想到:要搞一个AlphaGo代我出战世界各大围棋比赛赢多点奖金!或者搞个波士顿动力的机器人Atlas,会爬、会跳还会翻跟斗,还能帮忙抬抬重物、捶捶肩膀...美滋滋~美滋滋~

嗯哼,问题来了:要搞一个这么厉害的机器人,那不得技术够强、设备够全、人手够足,而且工序繁琐,耗上个三五年,还价格不菲…why bother? (摊手)

但是,就在近日,来自英特尔的研究人员Matthias Muller和Vladlen Koltun,仅花不过50美元(约350元人民币),在几个小时之内,随便动动手就做出了一个机器人!

这台机器人究竟是何方神圣呢?请看下图:

这个机器人走得还挺快?长得还挺像个可爱的小女孩?

哦看错了,是那个蓝色的迷你轮式小机器。

为什么称之为“机器人”呢?因为它有一个智能大脑,猜猜是什么?雷锋网

万万没想到:居然是我们手上正拿着的手机!雷锋网

它还有一个酷炫的名字,叫做OpenBot~我们暂且亲切地给它起个小名,Bobo/“波波”。以下AI科技评论为大家介绍以下Bobo的庐山真面目:雷锋网

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神奇的诞生

机器人领域一直存在两大难题,一是普及性(accessibility),二是可拓展性(scalability)。由于制造的成本高昂、过程繁琐,机器人难以向大众普及。Muller和Koltun研究OpenBot正是为了解决机器人技术这两个“绊脚石”!

在他们共同发表的论文《OpenBot:将智能手机变成机器人》中,他们提到,将智能手机作为机器人的大脑提供动力,与简单的3D打印底盘组装后,仅需50美元就能打造一个能够跟随人员、进行实时自主导航的机器人。

制造OpenBot的过程并不复杂:给机器人配备传感器、计算设备(computation)、通信设备(communication)和对开放软件生态系统(open software ecosystem)的访问权限即可。

如上所示,总共需要花费清单如下:一个3D打印的底座:5美元;四个轮子:3.5美元;三节电池:7美元;两个速度传感器:2美元;一个马达驱动器:3美元;一个微控制器:8美元。

之所以使用手机作为Bobo的大脑,是因为如今智能手机的功能越来越强大,手机的相机质量和处理器速度等方面也正在不断提高。即使是商业手机也配有惯性测量单元(inertial measurement units)、GPS、Wi-Fi、蓝牙、蜂窝调制解调器以及专门用于AI神经网络模型Inference的芯片。有些手机配件的性能比电脑处理器(desktop processor)还要出色!

研究者将智能手机插入一个电机体(electromechanical body)内,主要用于传感、数据融合和计算。此外,底盘最多可容纳四台马达(motor),还留有一些空位用于安装控制器、微控制器、LED灯、智能手机安装座(smartphone mount)和USB数据线。

在充电方面,电池组与专门的充电端口连接,向马达供电,并有一块Andruino Nano板(一个基于易用硬件和软件的开源电子平台)通过USB与智能手机配对,向机器人提供串行通信链路(serial communication link)和电量(power)。

机器人的两个前轮还配备了能够传送测距信号的传感器,以及与马达连接的引脚(pin)实时调整速度和方向。

Bobo的软件堆层也较为简易,仅包含两个通过串行链接进行通信的组件。操作人员可以在智能手机上安装一个安卓app,然后通过app的界面,在运行更高级别的感知和把控工作量的同时进行数据集的收集。此外,在Arduino上运行的程序能够进行简单的驱动,并测量里程计与电池电压等等。

安装了安卓app之后,OpenBot还能通过你们现有的兼容了蓝牙设备的PS4、Xbox和Switch等游戏控制器进行操控。控制器上的按钮可以设定功能,在寻找路径的模型(path-finding model)中进行数据收集和交换。这些模型包括方便上手的自动导航模型,可以检测并跟踪机器人视线内的人员。

整个组装过程也很简单,只需坐在桌子前“动手”即可,即使没那么心灵手巧的人,只要拿出拼图的耐心,想必就能完成。

这样一台简单的机器人,效果究竟如何呢?

研究人员用中端手机小米Note 8、华为P30 Lite和小米Poco F1等设备进行了测试,如上图所示,可以实现以每秒10帧或更快的速度跟踪人员活动,因为这些手机装备了专门的AI加速器。即使是配置最差的诺基亚2.2,也能成功检测到目标人员,并跟踪目标对象长达约一半测试时长。

在自主导航任务中,它还能够巧妙地躲避办公区走廊的盆栽植物。

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手把手教程已开源

前面也提到,整个机器人的成本,除去手机之外,不到50美元(350元人民币)。机器人的身体采用的是3D 打印零件,以及一台智能手机(二手旧手机也可)。

上图为作者5量车的零件批发价格

机器人背后的技术已经用论文的形式进行公布,而制作步骤,作者也在GitHub上进行了开源。相关零件也给出了购买渠道。就连3D打印图纸也良心放出,甚至还给出了3D打印机的参数设置。

GitHub地址:https://github.com/intel-isl/OpenBot/tree/master/body

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2008.10631.pdf

同时还给出了20个安装过程的注意事项,可以说的良心手把手教程了:例如,如有必要,将电线连接到马达上;将速度传感器和超声波传感器连接到5V和GND等等。

在论文中,作者也介绍了利用智能手机的原由,即智能手机的优势不止快速提升的硬件能力,它们还具备蓬勃发展的软件生态系统。

智能手机在相机质量和处理器速度上不断提高,配备GPS、Wi-Fi、蓝牙、蜂窝调制解调器以及用于AI推理的专用芯片,有些性能甚至优于台式处理器。

整个小型电动车(机器人)分为两个部分,第一部分是硬件,也就是50美元就能搞定的那些零件;第二部分是软件堆栈,其功能是让智能手机将小车作为机身,并实现实时感知和计算的移动导航。

硬件的构造包括机械设计和电路设计两部分,机械设计如下图所示:

电路设计如下图所示:顶部包括电池、电机控制器、微控制器、速度传感器、指示灯LED和智能手机;底部包括,可选定制PCB以减少布线。

而软件堆栈也包含两部分:安卓应用和 Arduino 程序。其中,安卓应用在智能手机上运行,可以提供操作界面,收集数据集,运行高阶的感知和控制任务。Arduino 程序负责低阶的驱动和度量,如度量车轮里程、监控电池电压等等。

软件和硬件完备之后,英特尔的研究人员训练机器人,期望能够完成两个任务,一个是行人跟踪,另一个是自动导航。

在行人跟踪任务中,研究人员将SSD对象检测器与预先训练的MobileNet主干一起使用。另外,为了研究推理时间的影响,作者使用了两个不同版本的MobileNet,即最初的MobileNetV1和最新的MobileNetV3。另外,这两个模型都在COCO数据集上进行训练。

驾驶策略的训练流程

在自主导航任务中,研究人员用了一个类似于“条件模仿学习的命令输入变体(command-input variant of Conditional Imitation Learning)”的神经网络,训练了一个在大多数智能手机上都能实时运行的驾驶策略。另外,研究人员将其与现有的驾驶策略进行比较,并获得与基线相似的性能,而所需参数减少了大约一个数量级。

OpenBot的出现,有望在全球范围内部署成千上万个低成本机器人,为机器人教育和大规模学习带来新的机会。



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本文出自:https://www.toutiao.com/i6867456541092479502/

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