- Fetch 是一款能独立完成取球游戏的 AI 机器人。
- 机器人使用 Arduino UNO Q 板和计算机视觉技术进行物体识别。
- 模型经过训练以识别橙色球和人类手势，并能够根据环境调整行动。
- 该项目已作为开源发布，供有兴趣者参考和使用。
一位 YouTuber 揭示了一款新型的人工智能自主机器人，能够独自完成整个取球游戏。该机器人名为 Fetch，由其制造商命名。这款机器人采用离线运行的闭环硬件堆栈，并由裸金属 Arduino Uno 逻辑驱动。它能够识别橙色球，并在无需人类输入的情况下，自行取回并返回给主人。机器人的 3D 打印部件仅用几颗螺丝固定，外观设计友好。当橙色球进入视野时，3D 打印的手臂会伸出来抓住球。
机器人配备的马达轮子则负责移动。取回球后，Fetch 会扫描房间以寻找主人。只需举起手，它便能够识别并将球归还。
Fetch 的技术背景
这款机器人能够完成这些任务，得益于其自主技术。Fetch 能够分辨物体与人类手势，这由人工智能实现。该机器人使用了配备镜头和计算机视觉的 Arduino UNO Q 板。它具有两个处理器，其中一个负责分析图像和检测物体，另一个则控制机器人的马达和伺服器。Sector 07 利用 Edge Impulse 对计算机视觉进行了训练。小型设备使用 YOLO-Pro 模型来检测物体。
这一模型专门训练以识别橙色球和人类的手，并使用机器上的镜头拍摄了 200 幅不同物品的图像，这些图像是在不同的照明条件、地板质地和背景下拍摄的，以帮助机器人识别不同环境中的物体。
经过训练后，模型会在检测到的物体周围创建一个框。根据物体的位置，机器人会转动轮子向橙色球的方向移动，或找到主人的手。它还会计算机械手臂应该距离多远，以便能够抓取或放开球。
机器人的功能与挑战
Fetch 内置了许多有趣的功能。机器人前面配有动画眼睛，耳朵可以根据不同情况移动，并能通过使用 ElevenLabs 创建的音频片段进行语音回应。在机器人的设计和建造过程中出现了一些问题。在测试期间，机器人有时难以在强光条件下检测到球，并且在放开球时也出现困难。然而，这些问题通过调整马达的速度、抓取时间和检测设置得以克服。该机器人现在已经能够完全独立进行取球游戏。
制造商已将该项目作为开源发布，感兴趣的人可以在 Arduino Project Hub 获取打印文件、代码、建造机器人所需的组件以及组装说明。
Fetch 机器人的自主技术意义
Fetch 机器人的设计展示了人工智能在自主操作中的潜力，特别是在物体识别和人类互动方面。通过使用先进的计算机视觉技术，Fetch 能够在多变的环境中有效运作，这对于未来的智能家居设备发展具有重要意义。此外，开源的做法促进了社区的参与与创新，让更多人能够学习和改进这类技术，推动了机器人技术的普及与进步。