ALOHA 및 Mobile ALOHA 로봇 시스템

ALOHA (A Low-cost Open-source Hardware system for bimanual teleoperation)

• 스탠포드 대학교와 Google DeepMind 협력 개발

• 저비용 오픈소스 양팔 로봇 시스템

• 요리, 설거지, 청소 등 복잡한 가사 작업 수행 가능

• 인간 시연을 통한 빠른 학습 (약 50회 시연 후 자율 작업)

• 강력한 모방 학습 알고리즘 사용

GitHub - tonyzhaozh/aloha

ALOHA 2

Mobile ALOHA

• ALOHA의 확장 버전

• 로봇 팔을 바퀴 달린 베이스에 장착하여 이동성 추가

• 전신 원격 조작 가능

• 조작과 이동을 포함한 복잡한 작업 학습

• 제작 비용: 약 $32,000

Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation

하드웨어 구성

• 모바일 베이스: AgileX Tracer AGV (최대 1.6m/s)

• 로봇 팔: ALOHA 시스템

• 카메라: Logitech C922x RGB 웹캠 3개 (480x640 해상도, 50Hz)

• 전원: 1.26kWh 배터리

• 컴퓨팅: Nvidia 3070 Ti GPU, Intel i7-12800H CPU 장착 랩톱

훈련 방법

• 인간 데모를 통한 모방 학습

• 정적 ALOHA 데이터셋과 결합한 공동 훈련

수행 가능 작업 및 성공률

1. 와인 닦기 (95%)

2. 엘리베이터 호출 (95%)

3. 캐비닛 사용 (85%)

4. 하이 파이브 (85%)

5. 팬 씻기 (80%)

6. 의자 밀기 (80%)

개발팀

• 주도: 스탠포드 대학교 연구팀

• 핵심 연구원: Zipeng Fu, Tony Z. Zhao (대학원생)

• 지도 교수: Chelsea Finn

• 협력: Google DeepMind

미래 전망

• 작업 정확도 향상

• 더 쉬운 집안 이동

• 크기 축소

• 움직임의 자유도 증가

• 비전문가도 쉽게 조작 가능한 버전 개발

이 프로젝트들은 저비용으로 이동성, 조작 능력, 빠른 학습 능력을 결합한 범용 가정용 로봇 개발의 중요한 진전을 보여주며, 미래 가정에서 로봇의 역할을 크게 확장시킬 것으로 기대됩니다.