- ToddlerBot ist eine kostengünstige Open-Source-humanoide Roboterplattform, die für Policy-Learning und skalierbare Experimente in Robotik- und KI-Forschung entwickelt wurde
- Die neue Version (2.0) unterstützt zahlreiche neue Funktionen wie Radschlag, Krabbeln, schnelles Gehen, VR-Teleoperation und Echtzeit-Stereotiefenschätzung
- Mit 30 Freiheitsgraden, verschiedenen Endeffektoren (handflächenartig und Greifer) sowie schneller Reparatur auf Basis von 3D-Druck legt sie den Schwerpunkt auf Reproduzierbarkeit und Robustheit
- Die ML-Kompatibilität wurde durch Gehen, beidhändige und Ganzkörpermanipulation sowie Skill Chaining unter Einsatz von Reinforcement Learning und Diffusionsmodellen nachgewiesen
- Durch vollständige Open-Source-Anleitungen und Code kann jeder den Roboter bauen sowie Policy-Transfer und Experimente zur Multi-Roboter-Kollaboration durchführen
Bedeutung des Open-Source-Projekts Toddlerbot
- Toddlerbot ist ein Open-Source-Projekt für humanoide Roboter, bei dem jeder den Quellcode nutzen und den Roboter selbst zusammenbauen und modifizieren kann
- Im Vergleich zu kommerziellen humanoiden Robotern sind die Herstellungskosten niedrig, und die geringere Komplexität von Struktur und Bauteilen senkt die Einstiegshürde
- Die Plattform kann für unterschiedliche Zwecke wie Robotik-Hardwaredesign, Softwaresteuerung und Algorithmus-Training genutzt werden
- Dank einer aktiven Community und guter Dokumentation ist sie sowohl für Einsteiger als auch für Experten sehr nützlich
- Sie eignet sich als Roboterplattform für Forschung und Entwicklung, Ausbildung und Prototyping
Zentrale Funktionen und Vorteile
- Lässt sich mithilfe eines 3D-Druckers, Open-Source-Schaltplänen und frei verfügbarer Software leicht herstellen
- Durch das modulare Design können Kopf, Arme, Rumpf und weitere Teile frei entworfen und ausgetauscht werden
- Die Anbindung an mehrere Programmiersprachen wie Python ermöglicht Experimente mit unterschiedlichen Kontrollstrategien
- Unterstützt die optionale Erweiterung um Sensoren, Motoren, Kameras und mehr
Hauptfunktionen von ToddlerBot 2.0
- Radschlag: Demonstriert hohe Agilität und Balance; selbst bei Fehlschlägen treten kaum Schäden auf
- Krabbeln: Vierfüßige Krabbelbewegung mit Armen und Beinen wie bei einem Kleinkind
- Schnelles Gehen: Omnidirektionale Gehgeschwindigkeit von 0,25 m/s, Drehung auf der Stelle bis zu 1 rad/s
- VR-Teleoperation: Echtzeitsteuerung auf Basis von Meta Quest 2
- Stereotiefenschätzung: Mit Jetson Orin NX 16GB, Echtzeitverarbeitung bei 10 Hz
Designmerkmale
- 30 Freiheitsgrade (DoF): 7 pro Arm, 6 pro Bein, 2 im Hals, 2 in der Taille
- Sensoren und Elektronik: 2 Fisheye-Kameras, Lautsprecher, 2 Mikrofone, IMU, Jetson Orin NX
- Endeffektoren: Zwei Optionen – flexible handflächenartige Ausführung oder Parallelgreifer
Leistungstests
- Armlängentest: Kann Objekte greifen, die 14-mal größer als das Volumen des Rumpfs sind
- Lasttest: Hebt 1,48 kg an, entsprechend 40 % des Gesamtgewichts, und hält dabei das Gleichgewicht
- Dauertest: 19 Minuten mit einer RL-basierten Geh-Policy, keine Schäden trotz 7 Stürzen; Reparatur innerhalb von 35 Minuten (3D-Druck + Montage)
KI-basierte Bewegungen
- Gespräch und Liegestütze: Integration von OpenAI Realtime API + GPT-4o
- Klimmzug an der Stange: AprilTag-basierte Positionsbestimmung, Transfer einer Simulations-Policy auf reale Hardware
- Gehen und Manipulation: Führt beidhändige und Ganzkörpermanipulation mit Reinforcement Learning und RGB-basierten Diffusions-Policies aus
- Skill Chaining: Griff an einem Handgriff (Diffusions-Policy) → Schieben eines Wagens (RL-Policy)
Reproduzierbarkeit und Skalierbarkeit
- Policy-Transfer: Auf einem ToddlerBot gelernte Manipulations-Policies lassen sich verlustfrei auf ein anderes Exemplar übertragen
- Multi-Roboter-Kollaboration: Zwei Roboter führen gemeinsam langfristige Aufgaben aus (Zimmer aufräumen)
- Einfache Montage: Dank Open-Source-Anleitungen und Videos für jeden nachbaubar
Forschungsunterstützung
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