Humanoidi robotti koulutukseen ja henkilökohtaiseen apuun

Työskentelen Poppy Humanoid Robot in uudelleenrakentamisen parissa jatkaakseni sen avoimen lähdekoodin perintöä ja tehdäkseni siitä kevyemmän, vakaamman, nopeamman, halvemman ja älykkäämmän käyttämällä offline-agenttisia tekoälymalleja.

Motivaationi Poppy Humanoid - robotin uudelleenrakentamiseen kohtuuhintaiseksi, avoimen lähdekoodin robotiksi on muutakin kuin humanoidirobotiikan tekeminen helpommin lähestyttäväksi. Se juontaa juurensa syvästä pettymyksestäni Romanian lukiokoulutusjärjestelmään, joka ei ole onnistunut edistämään todellista innovointia, käytännön taitoja ja kriittistä ajattelua.

⁹

Varttuessani näin omakohtaisesti, miten järjestelmä asetti vanhentuneen teorian käytännön oppimisen edelle ja lannisti oppilaita kokeilemasta ja ajattelemasta laatikon ulkopuolella. Robotiikkaa, tekoälyä ja insinööritaitoja käsiteltiin abstrakteina käsitteinä, joita ei juurikaan sovellettu luokkahuoneissa. Monet lahjakkaat oppilaat jäivät vaille ohjausta, resursseja tai kannustusta tutkia teknologiaa mielekkäällä tavalla.

Tämä hanke on minun tapani katkaista tämä kierreantamalla kenelle tahansa taustasta riippumatta välineet oppia, kokeilla ja rakentaa ilman, että kalliit omistusoikeudelliset järjestelmät rajoittavat sitä.

Teknologianpitäisi olla avointa, kohtuuhintaista ja helposti saatavilla, jotta opiskelijat, tekijät ja tutkijat voivat kehittää todellisia taitojaan ja kokeilla mahdollisen rajoja.

Mihin lahjoituksia käytetään?

Tukesi auttaa kattamaan:

• Tutkimus ja kehitys (laitteisto + tekoäly)
• 3D-tulostus, uusien osien ja materiaalien testaus.
• avoimen lähdekoodin dokumentaatio ja opetusohjelmat
• helppokäyttöisen DIY-pakkauksen luominen kaikille

Tämä on yhteisölähtöinen hanke, ja kaikki edistysaskeleet ovat avoimen lähdekoodin mukaisia, joten kuka tahansa voi osallistua ja hyötyä niistä.

Aivot: Affordable, Offline, Child-like

Keskeinen innovaatio Poppy-humanoidin uudelleenrakentamisessani on sen offline-aivot, jotka tekevät siitä riippumattoman, nopean ja turvallisen samalla, kun se pysyy kohtuuhintaisena.

• Laitteisto: Pieni Raspberry Pi antaa robotille virtaa, mikä pitää kustannukset alhaisina ja saatavuuden korkeana.
• Tekoälymalli: Erittäin tislattu versio GPT-NeoX:stä, joka on optimoitu toimimaan rajoitetulla laitteistolla ilman pilviprosessointia.
• Kyvyt: Se hoitaa puheentunnistuksen, päätöksenteon ja näkökyvyn, mikä tekee robotista toimivan ilman kallista ulkoista laskentaa.

Tämä offline-lähestymistapa takaa täydellisen yksityisyyden, joten se sopii erinomaisesti henkilökohtaiseen ja opetuskäyttöön.

AI-liikkeen kompensointi ja HerkuleX-servot - älykkäämpi ja halvempi lähestymistapa.

Jotta uudelleen suunnitellusta Poppy Humanoidista tulisi edullisempi ja tehokkaampi, vaihdan alkuperäiset servomoottorit HerkuleX-servoihin, jotka tarjoavat paremman suorituskyky-kustannussuhteen ja sisäänrakennetun takaisinkytkennän.

Miksi HerkuleX?

• Halvempi kuin Dynamixel, mutta tarjoaa samankaltaisia ominaisuuksia.
• Daisy-chain-liitettävyys, joka vähentää johdotuksen monimutkaisuutta.
• Sisäänrakennettu PID-säätö ja asentopalaute, mikä parantaa tarkkuutta.
• Enemmän vääntöä dollaria kohden, jolloin liikkeet ovat voimakkaampia ja sulavampia.

AI-liikkeen kompensointi

Optimoidakseni liikettä entisestään, integroin tekoälyohjatun kompensointijärjestelmän, joka perustuu tislattuun GPT-NeoX-malliin:

• Ennustavat liikesäädöt - tekoäly korjaa pienet virheet reaaliajassa.
• Energiatehokas liikesuunnittelu - vähentää moottoreiden tarpeetonta rasitusta.
• Itseoppiminen - Järjestelmä hienosäätää liikkeitä ajan myötä.

Yhdistämällä HerkuleX-servot ja tekoälyn liikekorjauksen voin saavuttaa laadukkaan liikkeen alhaisemmilla kustannuksilla, mikä tekee humanoidiroboteista helpommin kaikkien ulottuvilla olevia.

Tulevaisuuden Acrobat-robotit ja liikkeenohjaus

Pelkän humanoidimuodon lisäksi aion kehittää myös akrobaattityylisen humanoidirobotin, jossa keskityn seuraaviin asioihin:

• Dynaaminen liike - tasapaino, voltit ja ketteryys.
• Tehokkaat ohjausjärjestelmät - vahvistavan oppimisen käyttö suorituskyvyn parantamiseksi ajan myötä.

Arvioitu tekninen tietolomake

Tämä arvioitu tekninen tietolomake tarkentuu testauksen edetessä. Painopisteenä on kustannusten alentaminen, tulostettavuus ja tekoälyyn perustuva autonomia, jotta se olisi tekijöiden, opettajien ja robotiikkaharrastajien saatavilla kaikkialla maailmassa.

• Rakenne ja rakentaminen: FDM 3D-tulostettu (PLA, PETG tai ABS), modulaarinen rakenne.
• Korkeus: ~80-90 cm (säädettävissä)
• Paino: ~3-4 kg
• Vapausasteet (DoF): ~20-25 (riippuen lopullisesta servovalinnasta)
• Toimilaitteet: HerkuleX-servot (halvempi vaihtoehto Dynamixelille).
• Pääprosessori: Raspberry Pi 4 / 5 (lopullinen versio TBD).
• Tekoälymalli: Distilled GPT-NeoX (optimoitu offline-käyttöön).
• Liikekompensaatio: Malli: Malli, jonka avulla voidaan tehdä muutoksia ja muutoksia: Tekoälypohjainen ennakoiva liikkeenohjaus
• Havaitseminen: YOLO kohteiden tunnistamiseen, LiDAR 3D-kartoitukseen, VGA-kamera nopeaan renderöintiin, äänikaiutin ja stereomikrofonit.
• Ohjausliitäntä: Eleentunnistus, äänikomennot tai kauko-ohjaus.
• Liitettävyys: Wi-Fi, Bluetooth (valinnainen)
• Akku: Li-ion tai LiPo (arviolta 12V, 5000mAh): Li-ion tai LiPo (arviolta 12V, 5000mAh)
• Ohjelmistokehys: Python-pohjainen, käyttää PyTorch/TensorFlow:ta tekoälyyn.
• Käyttöjärjestelmä: Raspberry Pi OS (Debian-pohjainen)
• Laajennettavuus: USB, GPIO ja I²C lisäantureita ja -moduuleja varten.
• Sovellukset: Opetus, tutkimus, robotiikan kehittäminen, akrobatia.

Tässä suunnittelussa etusijalle asetetaan edullisuus, saavutettavuus ja tekoälyyn perustuva autonomia, joten sitä on helppo rakentaa, muokata ja laajentaa erilaisia robotiikkasovelluksia varten.

Lahjoittamalla tuet kohtuuhintaisen, älykkään ja offline-toiminnoista riippumattoman tekoälyrobotiikan kehittämistä kaikille.

Jokainen lahjoitus auttaa tekemään tästä visiosta totta.

Kiitos tuestasi!