隨著人形機器人的競賽逐漸擺脱秘密的企業實驗室,轉向獨立開發者手中,新加坡的 Menlo Research 近日推出了一款 DIY 版本的開源人形機器人 Asimov,旨在吸引愛好者、研究人員及機器人技術愛好者。該套件的價格約為 US$15,000 (約 HK$117,000),接近該項目預估的材料成本,反映出讓雙足機器人技術更具可達性的廣泛推動。最近,一名愛好者使用 3D 打印及人工智能語音技術製作了一個與科幻電影相似的實物大小機器人複製品,展示了互動家居機器人及自動化的經濟實惠工具。
Menlo Research 推出開源人形機器人 Asimov 以促進機器人技術的可達性
Menlo Research 的開源人形機器人套件強調模組化工程及基於模擬的機器人開發。該機器人高約 3.93 英尺(1.20 米),重量約 77 磅(35 公斤),具備超過 25 種自由度,為建造者提供了一個完全可定製的研究平台,而非消費者即用型機器人。該系統以完全未組裝的形式交付,附帶詳細手冊和專為開發者及進階愛好者設計的建造視頻。其主要技術亮點是機器人的模組化架構。
獨立的腿、手臂、軀幹及頭部部分通過通用電機安裝裝置連接,使用者可以無需重新設計整個平台即可更換或升級組件。這種方法減少了維護的複雜性,同時促進了對新驅動器和控制系統的快速實驗,據《Humanoids Daily》報導。
該人形機器人還包含一個平行的旋轉-球形-通用(RSU)腳踝機制,提供兩個自由度以進行滾動和俯仰運動。這種設計改善了腳踝關節的扭矩分配,使機器人在行走時能更自然地應對不平坦的地形和地面反作用力。為簡化運動控制,Asimov 使用被動關節的腳趾,而非電動的腳趾驅動器。這些非驅動關節有助於從站立狀態過渡到推進,改善牽引力和平衡,同時減少計算開銷和機械複雜性。大部分結構組件經過優化,適合於多噴頭融合(MJF)3D 打印,這使得生產強大且輕量的零件無需依賴昂貴的 CNC 加工過程。
這樣不僅降低了生產成本,還使開發者更容易進行更換和定製。
Asimov 的模擬技術提升機器人學習能力和實用性
Asimov 的軟件堆疊基於「處理器在環路」(PIL)模擬方法,故意遠離理想化的機器人模型。該訓練環境注入現實操作中的不完美,以更好地反映現實世界的條件,這包括模擬 CANBus 通信延遲達 9 毫秒,產生過時或不同步的控制信號,以及通過 I2C 模擬層產生的人為傳感器噪聲。這些幹擾旨在複製物理機器人系統內在的不確定性和延遲。在學習核心部分,該系統使用不對稱演員-評論家強化學習框架。
「評論家」網絡獲得了特權的真實模擬數據,能夠準確評估狀態和獎勵信號。相比之下,「演員」在受限條件下運作,只接收類似於機載硬件所經歷的噪聲和延遲傳感器輸入。通過在這種不匹配的情況下進行訓練,策略學會了容忍不確定性和部分可觀察性。最終實現了零-shot 模擬到現實轉移,使機器人能夠在不進行額外調整或校準的情況下,直接在硬件上向前、向後行走以及從外部推力中恢復。
該套件雖然不便宜,目標價格約為 US$15,000 (約 HK$117,000),但 Asimov 在其 GitHub 倉庫上發布了完整的材料清單,允許建造者獨立採購組件,從而潛在地降低成本。根據 Hackaday 的報導,儘管依然是一筆可觀的投資,但相較於早期需要數百萬發展資金的人形機器人系統,這被認為是更加可接觸的選擇。
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 高度 | 3.93 英尺(1.20 米) |
| 重量 | 77 磅(35 公斤) |
| 自由度 | 超過 25 種 |

