一提到制造機(jī)器人，很多人的腦海里會不自覺地想到：要搞一個(gè)AlphaGo代我出戰(zhàn)世界各大圍棋比賽贏多點(diǎn)獎(jiǎng)金！或者搞個(gè)波士頓動力的機(jī)器人Atlas，會爬、會跳還會翻跟斗，還能幫忙抬抬重物、捶捶肩膀...美滋滋~美滋滋~

嗯哼，問題來了：要搞一個(gè)這么厲害的機(jī)器人，那不得技術(shù)夠強(qiáng)、設(shè)備夠全、人手夠足，而且工序繁瑣，耗上個(gè)三五年，還價(jià)格不菲…why bother? （攤手）

但是，就在近日，來自英特爾的研究人員Matthias Muller和Vladlen Koltun，僅花不過50美元（約350元人民幣），在幾個(gè)小時(shí)之內(nèi)，隨便動動手就做出了一個(gè)機(jī)器人！

這臺機(jī)器人究竟是何方神圣呢？請看下圖：   

這個(gè)機(jī)器人走得還挺快？長得還挺像個(gè)可愛的小女孩？

哦看錯(cuò)了，是那個(gè)藍(lán)色的迷你輪式小機(jī)器。

為什么稱之為“機(jī)器人”呢？因?yàn)樗幸粋€(gè)智能大腦，猜猜是什么？雷鋒網(wǎng)

萬萬沒想到：居然是我們手上正拿著的手機(jī)！雷鋒網(wǎng)

它還有一個(gè)酷炫的名字，叫做OpenBot~我們暫且親切地給它起個(gè)小名，Bobo/“波波”。以下AI科技評論為大家介紹以下Bobo的廬山真面目：雷鋒網(wǎng)

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神奇的誕生

機(jī)器人領(lǐng)域一直存在兩大難題，一是普及性（accessibility），二是可拓展性（scalability）。由于制造的成本高昂、過程繁瑣，機(jī)器人難以向大眾普及。Muller和Koltun研究OpenBot正是為了解決機(jī)器人技術(shù)這兩個(gè)“絆腳石”！

在他們共同發(fā)表的論文《OpenBot：將智能手機(jī)變成機(jī)器人》中，他們提到，將智能手機(jī)作為機(jī)器人的大腦提供動力，與簡單的3D打印底盤組裝后，僅需50美元就能打造一個(gè)能夠跟隨人員、進(jìn)行實(shí)時(shí)自主導(dǎo)航的機(jī)器人。

制造OpenBot的過程并不復(fù)雜：給機(jī)器人配備傳感器、計(jì)算設(shè)備（computation）、通信設(shè)備（communication）和對開放軟件生態(tài)系統(tǒng)（open software ecosystem）的訪問權(quán)限即可。

如上所示，總共需要花費(fèi)清單如下：一個(gè)3D打印的底座：5美元；四個(gè)輪子：3.5美元；三節(jié)電池：7美元；兩個(gè)速度傳感器：2美元；一個(gè)馬達(dá)驅(qū)動器：3美元；一個(gè)微控制器：8美元。

之所以使用手機(jī)作為Bobo的大腦，是因?yàn)槿缃裰悄苁謾C(jī)的功能越來越強(qiáng)大，手機(jī)的相機(jī)質(zhì)量和處理器速度等方面也正在不斷提高。即使是商業(yè)手機(jī)也配有慣性測量單元（inertial measurement units）、GPS、Wi-Fi、藍(lán)牙、蜂窩調(diào)制解調(diào)器以及專門用于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Inference的芯片。有些手機(jī)配件的性能比電腦處理器（desktop processor）還要出色！

研究者將智能手機(jī)插入一個(gè)電機(jī)體（electromechanical body）內(nèi)，主要用于傳感、數(shù)據(jù)融合和計(jì)算。此外，底盤最多可容納四臺馬達(dá)（motor），還留有一些空位用于安裝控制器、微控制器、LED燈、智能手機(jī)安裝座（smartphone mount）和USB數(shù)據(jù)線。

在充電方面，電池組與專門的充電端口連接，向馬達(dá)供電，并有一塊Andruino Nano板（一個(gè)基于易用硬件和軟件的開源電子平臺）通過USB與智能手機(jī)配對，向機(jī)器人提供串行通信鏈路（serial communication link）和電量（power）。

機(jī)器人的兩個(gè)前輪還配備了能夠傳送測距信號的傳感器，以及與馬達(dá)連接的引腳（pin）實(shí)時(shí)調(diào)整速度和方向。

Bobo的軟件堆層也較為簡易，僅包含兩個(gè)通過串行鏈接進(jìn)行通信的組件。操作人員可以在智能手機(jī)上安裝一個(gè)安卓app，然后通過app的界面，在運(yùn)行更高級別的感知和把控工作量的同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)集的收集。此外，在Arduino上運(yùn)行的程序能夠進(jìn)行簡單的驅(qū)動，并測量里程計(jì)與電池電壓等等。

安裝了安卓app之后，OpenBot還能通過你們現(xiàn)有的兼容了藍(lán)牙設(shè)備的PS4、Xbox和Switch等游戲控制器進(jìn)行操控。控制器上的按鈕可以設(shè)定功能，在尋找路徑的模型（path-finding model）中進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和交換。這些模型包括方便上手的自動導(dǎo)航模型，可以檢測并跟蹤機(jī)器人視線內(nèi)的人員。

整個(gè)組裝過程也很簡單，只需坐在桌子前“動手”即可，即使沒那么心靈手巧的人，只要拿出拼圖的耐心，想必就能完成。

這樣一臺簡單的機(jī)器人，效果究竟如何呢？

研究人員用中端手機(jī)小米Note 8、華為P30 Lite和小米Poco F1等設(shè)備進(jìn)行了測試，如上圖所示，可以實(shí)現(xiàn)以每秒10幀或更快的速度跟蹤人員活動，因?yàn)檫@些手機(jī)裝備了專門的AI加速器。即使是配置最差的諾基亞2.2，也能成功檢測到目標(biāo)人員，并跟蹤目標(biāo)對象長達(dá)約一半測試時(shí)長。

在自主導(dǎo)航任務(wù)中，它還能夠巧妙地躲避辦公區(qū)走廊的盆栽植物。

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手把手教程已開源

前面也提到，整個(gè)機(jī)器人的成本，除去手機(jī)之外，不到50美元（350元人民幣）。機(jī)器人的身體采用的是3D 打印零件，以及一臺智能手機(jī)（二手舊手機(jī)也可）。

 上圖為作者5量車的零件批發(fā)價(jià)格

機(jī)器人背后的技術(shù)已經(jīng)用論文的形式進(jìn)行公布，而制作步驟，作者也在GitHub上進(jìn)行了開源。相關(guān)零件也給出了購買渠道。就連3D打印圖紙也良心放出，甚至還給出了3D打印機(jī)的參數(shù)設(shè)置。

GitHub地址：https://github.com/intel-isl/OpenBot/tree/master/body

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.10631.pdf

同時(shí)還給出了20個(gè)安裝過程的注意事項(xiàng)，可以說的良心手把手教程了：例如，如有必要，將電線連接到馬達(dá)上；將速度傳感器和超聲波傳感器連接到5V和GND等等。

在論文中，作者也介紹了利用智能手機(jī)的原由，即智能手機(jī)的優(yōu)勢不止快速提升的硬件能力，它們還具備蓬勃發(fā)展的軟件生態(tài)系統(tǒng)。

智能手機(jī)在相機(jī)質(zhì)量和處理器速度上不斷提高，配備GPS、Wi-Fi、藍(lán)牙、蜂窩調(diào)制解調(diào)器以及用于AI推理的專用芯片，有些性能甚至優(yōu)于臺式處理器。

整個(gè)小型電動車（機(jī)器人）分為兩個(gè)部分，第一部分是硬件，也就是50美元就能搞定的那些零件；第二部分是軟件堆棧，其功能是讓智能手機(jī)將小車作為機(jī)身，并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知和計(jì)算的移動導(dǎo)航。

硬件的構(gòu)造包括機(jī)械設(shè)計(jì)和電路設(shè)計(jì)兩部分，機(jī)械設(shè)計(jì)如下圖所示：

電路設(shè)計(jì)如下圖所示：頂部包括電池、電機(jī)控制器、微控制器、速度傳感器、指示燈LED和智能手機(jī)；底部包括，可選定制PCB以減少布線。

而軟件堆棧也包含兩部分：安卓應(yīng)用和 Arduino 程序。其中，安卓應(yīng)用在智能手機(jī)上運(yùn)行，可以提供操作界面，收集數(shù)據(jù)集，運(yùn)行高階的感知和控制任務(wù)。Arduino 程序負(fù)責(zé)低階的驅(qū)動和度量，如度量車輪里程、監(jiān)控電池電壓等等。

軟件和硬件完備之后，英特爾的研究人員訓(xùn)練機(jī)器人，期望能夠完成兩個(gè)任務(wù)，一個(gè)是行人跟蹤，另一個(gè)是自動導(dǎo)航。

在行人跟蹤任務(wù)中，研究人員將SSD對象檢測器與預(yù)先訓(xùn)練的MobileNet主干一起使用。另外，為了研究推理時(shí)間的影響，作者使用了兩個(gè)不同版本的MobileNet，即最初的MobileNetV1和最新的MobileNetV3。另外，這兩個(gè)模型都在COCO數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。

駕駛策略的訓(xùn)練流程

在自主導(dǎo)航任務(wù)中，研究人員用了一個(gè)類似于“條件模仿學(xué)習(xí)的命令輸入變體（command-input variant of Conditional Imitation Learning）”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練了一個(gè)在大多數(shù)智能手機(jī)上都能實(shí)時(shí)運(yùn)行的駕駛策略。另外，研究人員將其與現(xiàn)有的駕駛策略進(jìn)行比較，并獲得與基線相似的性能，而所需參數(shù)減少了大約一個(gè)數(shù)量級。

OpenBot的出現(xiàn)，有望在全球范圍內(nèi)部署成千上萬個(gè)低成本機(jī)器人，為機(jī)器人教育和大規(guī)模學(xué)習(xí)帶來新的機(jī)會。

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