机器人研究现状与设想验证如今机器人研究成本和门槛大幅降低小型团队甚至个人都能在真实硬件上开展有意义的研究。这得益于高性能机器人硬件价格下降和大量公开可用的基础模型。作者 Matthias Plappert 在 2017 - 2020 年于 OpenAI 从事机器人操作研究当时成本高昂且需约 20 人团队。如今他决定验证一个人坐在办公桌前开展机器人操作研究的设想接下来几个月将独立研究并公开过程关注研究日志。搭建研究基础明确需求作者深知机器人研究需在真实硬件上进行因此第一步是搭建实验装置。购买设备前明确了系统的需求包括成本低于 10000 欧元、体积小巧可放办公桌旁、零部件易获取、易于通过 Python 操作、软件栈具灵活性。物理装置搭建作者搭建了单臂桌面操作装置选择单机械臂是为简化、节省空间和降低成本虽对任务类型有限制但也带来研究方向。视觉上采用双摄像头设置一个安装在机械臂手腕一个固定在桌子上。使用 6 自由度太空鼠标远程操作还放置可折叠宜家桌子分隔工作空间。材料清单包含 UFACTORY xArm Lite 6 机械臂、夹爪、摄像头等总成本 4569.80 欧元不包含增值税和计算资源成本。作者选择 UFACTORY xArm Lite 6 机械臂是因其可靠、价格实惠且有实用 Python SDK。夹爪虽有不足但可更换。手腕摄像头选 Intel RealSense D405固定摄像头选 Logitech C920。太空鼠标提供 6 自由度输入作者将动作空间限制在 4 个维度。软件设置开发软件设置涵盖传感、控制、远程操作等功能作者从头编写名为 robo 的 Python 包代码约 3000 行运行在 Mac 上。作者未基于 ROS 2 或 LeRobot 构建软件栈而是自己编写原因是要完全控制软件栈和深入理解系统。架构上所有任务在一个 Python 进程中运行组件通过内存发布/订阅事件总线通信有 Service 和 Event 两个核心抽象。传感和控制方面机器人观测器轮询机械臂发布状态远程操作控制器将太空鼠标事件转换为机器人命令。遥测和可观测性通过 Prometheus、InfluxDB 和 Grafana 实现。数据记录使用 Rerun将事件写入 .rrd 文件还可转换为 LeRobot v3 数据集。策略推理部分计划将其从机器人设备分离到 NVIDIA DGX Spark 上。
