- ToddlerBot, robotik ve yapay zeka araştırmalarında politika öğrenimi ve deney ölçeklenebilirliği hedefiyle tasarlanmış, düşük maliyetli açık kaynaklı bir insansı robot platformudur
- Yeni sürüm (2.0), cartwheel, emekleme, hızlı yürüme, VR uzaktan kontrol, gerçek zamanlı stereo derinlik kestirimi gibi çeşitli yeni özellikleri destekler
- 30 serbestlik dereceli tasarım, çeşitli end-effector seçenekleri (avuç içi tipi ve gripper) ve 3D baskı tabanlı hızlı onarım ile yeniden üretilebilirlik ve dayanıklılığı öne çıkarır
- Pekiştirmeli öğrenme ve difüzyon modelleri kullanılarak yürüme, çift el, tüm vücut manipülasyonu ve beceri zincirleme (skill chaining) gibi alanlarda ML uyumluluğu gösterilmiştir
- Tam kapsamlı açık kaynak kılavuz ve kod sağlayarak herkesin üretim, politika aktarımı ve çoklu robot iş birliği deneyleri yapabilmesini mümkün kılar
Toddlerbot açık kaynak projesinin önemi
- Toddlerbot, herkesin kaynakları kullanarak doğrudan montaj ve modifikasyon yapabildiği açık kaynaklı bir insansı robot projesidir
- Ticari insansı robotlara kıyasla üretim maliyeti düşüktür; yapı ve parça sayısının az olması giriş eşiğini de düşürür
- Robot donanım tasarımı, yazılım kontrolü ve algoritma eğitimi gibi çeşitli amaçlarla kullanılabilir
- Aktif topluluğu ve dokümantasyonu sayesinde başlangıç seviyesinden uzmanlara kadar geniş bir kullanım alanı sunar
- Araştırma-geliştirme, eğitim ve prototipleme gibi amaçlar için uygun bir robot platformudur
Başlıca özellikler ve avantajlar
- 3D yazıcı, açık kaynak devre şemaları ve herkese açık yazılımlar sayesinde kolayca üretilebilir
- Modüler tasarım yapısı sayesinde baş, kol ve gövde gibi parçalar serbestçe tasarlanıp değiştirilebilir
- Python gibi çeşitli programlama dilleriyle entegre olarak farklı kontrol taktiklerinin denenmesine olanak tanır
- Sensör, motor ve kamera gibi bileşenler için isteğe bağlı genişletme desteği sunar
ToddlerBot 2.0'ın başlıca özellikleri
- Cartwheel: yüksek çeviklik ve denge yeteneği sergiler, başarısızlık durumunda bile neredeyse hiç hasar oluşmaz
- Emekleme: bir bebek gibi kol ve bacaklarla dört ayak üzerinde emekleme hareketi
- Hızlı yürüme: çok yönlü yürümede 0.25m/s hız, yerinde dönüşte en fazla 1rad/s
- VR uzaktan kontrol: Meta Quest 2 tabanlı gerçek zamanlı kontrol
- Stereo derinlik kestirimi: Jetson Orin NX 16GB ile 10Hz gerçek zamanlı işleme
Tasarım özellikleri
- 30 serbestlik derecesi (DoF): kollar 7, bacaklar 6, boyun 2, bel 2
- Sensörler ve elektronik: 2 adet balık gözü kamera, hoparlör, 2 mikrofon, IMU, Jetson Orin NX
- End-effector: esnek avuç içi tipi ve paralel çeneli gripper olmak üzere iki seçenek
Performans deneyleri
- Kol uzunluğu testi: gövde hacminin 14 katı büyüklükteki nesneleri kavrayabilir
- Yük testi: toplam ağırlığının %40'ı olan 1.48kg yükü kaldırıp dengesini korur
- Dayanıklılık testi: pekiştirmeli öğrenme tabanlı yürüme politikasıyla 19 dakika boyunca çalıştı; 7 kez düşmesine rağmen hasar oluşmadı ve onarım 35 dakika içinde tamamlandı (3D baskı + montaj)
Yapay zeka tabanlı hareketler
- Konuşma ve şınav: OpenAI Realtime API + GPT-4o entegrasyonu
- Barfiks: AprilTag tabanlı konum algılama, simülasyonda öğrenilen politikanın fiziksel robota aktarımı
- Yürüme ve manipülasyon: pekiştirmeli öğrenme ve RGB tabanlı difüzyon politikalarıyla çift el ve tüm vücut manipülasyonu
- Beceri zincirleme (Skill Chaining): kolu tutma (difüzyon politikası) → arabayı itme (pekiştirmeli öğrenme politikası)
Yeniden üretilebilirlik ve ölçeklenebilirlik
- Politika aktarımı: bir ToddlerBot'ta öğrenilen manipülasyon politikasının başka bir birime kayıpsız aktarımı
- Çoklu robot iş birliği: iki robotun uzun süreli bir görevi (oda toplama) birlikte yürütmesi
- Kolay montaj: açık kaynak kılavuzlar ve videolar sayesinde herkes üretebilir
Araştırma desteği
Henüz yorum yok.