今天，会做一大桌子菜的斯坦福机器人Mobile ALOHA刷屏全网。
滑蛋虾仁、干贝烧鸡、蚝油生菜，色香味俱全，看着很诱人。
就拿滑蛋虾仁这道菜来说，Mobile ALOHA在烧水的过程中先打上3颗鸡蛋，然后把虾仁放到水中焯熟，平底锅倒入鸡蛋液再加入虾仁，搅拌几下，一道菜完成了。
再看干贝烧鸡的制作过程。
首先，将去骨鸡腿肉煎至两面金黄，再加入干贝等调料之后，闷个20分钟即可。
最后摆盘时，再撒上一小撮葱花，完美。
至于蚝油生菜，机器人“大厨”的基操也是非常娴熟。
甚至，还能切蒜末。
网友看后纷纷表示，我们简直生活在未来！用不了多久快餐店做汉堡的工作要全面被机器人取代！
就连Pytorch之父称赞道，很酷的新家机器人平台，很高兴看到更多的工作在这个方向上！
这个由斯坦福三人团队研发的全新移动机器人Mobile ALOHA，可以通过模仿学习，执行各种复杂的任务。
它不仅可以自主操作，还可以支持全身远程操控。
值得一提的是，机器人的成本仅为32000美元（约22万），甚至软件和硬件全部开源。
论文地址：https://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha.pdf
研究人员每个任务只用了50个演示，便让Mobile ALOHA机器人始终如一地做一件事，比如连续9次擦拭洒在桌子上的葡萄酒，连续5次乘坐电梯。
它还可以在受干扰的情况下，把锅放入碗柜。即便是训练数据中看不到的椅子，也能够摆正。
50个演示如何就让机器人拥有如此强大的学习能力？作者解释关键在于，利用静态ALOHA数据共同训练模仿学习算法。这能持续提高性能，尤其是在需要精确操作的任务中。
再来看一波Mobile ALOHA炫酷的演示吧！清洗平底锅：和人击掌：炒虾仁：此外，还可以遥控Mobile ALOHA完成一些更加精细的工作。比如把纸抽出来擦玻璃。
以及用笤帚扫地等等。
2024年还没到来之前，许多大佬都在预测机器人便是今年除了大模型，另一件重要的研究领域。
没错，2024年将会是机器人元年。
一般来说，开发通用机器人一个非常有前途的方法是，从人类提供的演示中进行模仿学习。这种“行为克隆”可以让机器人学习各种原始的技能，从简单的拾放操作，到更精细的操作等等。然而，现实生活中许多任务，都需要全身协调的机动性，以及灵巧操作，而非单独的移动或操作行为。这篇论文中，作者研究了将“模仿学习”扩展到需要双臂移动机器人全身控制的任务可行性。
当前，有两个主要因素阻碍了“模仿学习”在双臂机器人移动操作中的广泛应用。一是，缺乏即插即用的“全身远程操控硬件”。如果购买现成的，双臂移动操作器成本会很高，比如PR2和TIAGo这样的机器人价格超过20万美元。为了在这些平台上实现远程操控，额外的硬件和校准也是必要的二是，之前的机器人学习研究中，尚未证明对于复杂任务的高性能双臂移动操作。
在本文中，研究人员试图解决将“模仿学习”应用于双臂移动操作的挑战。在硬件方面，作者引入了机器人Mobile ALOHA，一个低成本的全身遥操作系统，用于收集双臂移动操作数据。通过将其安装在轮式底座上，Mobile ALOHA扩展了原始ALOHA的能力，即低成本和灵巧的双人木偶操纵设置。然后，用户将身体栓在系统上，反向驱动轮子，以便底座移动。当用户双手控制ALOHA时，底座可以独立移动。研究人员同时记录底座速度数据和手臂操纵数据，形成一个全身远程操控系统。
值得一提的是，斯坦福团队在打造Mobile ALOHA的所有成本仅用了3万美元。在具体的机器人设计中，它们综合考虑了四个关键的因素：-移动：系统的移动速度可与人类行走的速度相媲美，大约每秒1.42米。-稳定性：当操作重型家用物品，如锅和橱柜时，能够保持稳定。-全身远程操控：所有自由度都可以同时遥操作，包括手臂和移动底座。-不受束缚：机载电源和计算如下图所示，可以清楚地看到Mobile ALOHA的技术规格。Mobile ALOHA有2个腕部摄像头，和1个顶部摄像头，并配有机载电源和计算。另外，远程操作装置可以拆除，Mobile ALOHA自主执行时只使用2个ViperX300。两只手臂的最低/最高高度分别为65厘米/200厘米，并从底座伸出100厘米。
研究人员选择AgileX Tracer AGV（Tracer）作为了移动底座，这是一个专为仓库物流设计的。其移动速度可以达到1.6m/s，接近人类的平均步行速度。它的最大有效载荷为100千克，高度为17毫米。值得一提的是，Tracer在美的售价为7000美元，比同等速度和有效载荷的Clearpath的AGV便宜5倍多。
然后，研究人员试图在Tracer移动底座和ALOHA机械臂的基础上设计一个全身远程操控系统，即一个可以同时控制底座和两个机械臂的远程操控系统。而将操作员的腰部拴在移动底座上的设计是最简单直接的解决方案，这样可以反向驱动车轮，而车轮在扭矩关闭时摩擦力非常小。为了改善人体工程学和扩大工作空间，团队还安装了4个ALOHA手臂都面向前，不同于原始面向内的ALOHA手臂。
