Mobile ALOHA 双臂具身智能遥操作平台
Mobile ALOHA 双臂具身智能遥操作平台
概述
Mobile ALOHA 是由斯坦福大学人工智能实验室（Stanford HAI）研发的具身智能遥操作数据采集平台，旨在通过低成本的硬件方案实现双臂移动机器人的模仿学习数据收集。该平台整合了松灵机器人（SteamLeo）Cobot Magic 协作移动底盘和 4 台 PiPER 6 轴协作机械臂，配合 3 个深度相机、激光雷达和工控机，构成了完整的双臂具身智能实验系统。
硬件层面，平台采用双机械臂布局，可实现复杂的双臂协调操作任务；3 个相机提供多视角视觉感知能力，支持手眼标定和视觉伺服控制；激光雷达赋予平台室内自主导航能力；工控机作为计算核心，运行 ROS/ROS2 操作系统和 ALOHA 算法框架。软件层面，平台支持 Python API 控制，可与 Action Chunking with Transformers (ACT) 等模仿学习算法无缝对接。
功能要求
1. 双臂协同遥操作系统
• 支持 4×PiPER 6 轴机械臂的协同控制，臂间距可调
• 提供低延迟遥操作手柄控制，延迟低于 50ms
• 支持双臂主-从跟随控制和协调任务编程
• 内置关节限位保护和碰撞检测功能
2. 多模态感知系统
• 3 个深度相机（Intel RealSense D435i）提供 RGB-D 感知
• 激光雷达支持室内 SLAM 建图和自主导航
• IMU 惯性测量单元用于姿态估计和运动补偿
• 支持语音指令接口（可选扩展）
3. 具身智能算法平台
• 支持 ACT（Action Chunking with Transformers）模仿学习算法
• 提供数据采集与标注工具链
• 支持基于视觉的抓取检测和位姿估计
• 可对接 RL（强化学习）训练框架
4. 移动底盘功能
• 差速驱动底盘，支持原地旋转
• 额定负载 30kg，可承载双臂机构
• 支持手动遥控和自主导航模式切换
• 电池续航时间 ≥4 小时
技术规格
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参数 |
规格 |
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机械臂 |
PiPER 6 轴协作臂 ×4（可选配置） |
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单臂负载 |
500g |
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单臂工作半径 |
450mm |
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机械臂重复精度 |
±0.2mm |
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深度相机 |
Intel RealSense D435i ×3 |
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激光雷达 |
思岚 A1M8 / 同级别 |
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工控机配置 |
Intel i7 / 16GB RAM / NVIDIA GPU |
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移动底盘负载 |
30kg |
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移动速度 |
0-1.5m/s（可调） |
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操作系统 |
Ubuntu + ROS/ROS2 |
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控制频率 |
100Hz（遥操作）/ 1kHz（机械臂内置） |
配套课程与实验项目
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序号 |
课程名称 |
实验项目 |
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1 |
具身智能导论 |
双臂遥操作系统的组成与功能验证实验 |
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2 |
模仿学习与模仿学习 |
ACT 算法环境配置与数据采集流程实验 |
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3 |
机器人视觉 |
多相机手眼标定与目标抓取位姿估计实验 |
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4 |
运动规划 |
双臂协调任务的动作序列规划与优化实验 |
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5 |
移动机器人导航 |
激光雷达 SLAM 建图与自主导航避障实验 |
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6 |
深度学习应用 |
基于卷积神经网络的操作技能模仿训练实验 |
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7 |
机器人协作 |
多机械臂协同任务编程与同步控制实验 |
适用专业
• 人工智能
• 机器人工程
• 计算机科学与技术
• 自动化
• 机械工程
• 电子信息工程
应用领域
• 具身智能数据采集与算法研究
• ALOHA 类遥操作算法的复现与改进
• 双臂/多臂协作任务开发
• 家庭服务机器人技能学习
• 柔性制造场景的技能迁移研究
