在人工智能和机器人技术飞速发展的今天，开源项目为研究者和开发者提供了宝贵的资源和工具。ToddlerBot，由斯坦福大学开发的开源机器学习与人形机器人平台，正是这样一个令人兴奋的项目。它不仅为高效收集大规模、高质量的训练数据而设计，还具备强大的运动和操作能力，适用于广泛的研究和应用场景。本文将详细介绍ToddlerBot的功能、技术原理及其应用场景，帮助你全面了解这一开源平台的优势。
ToddlerBot 是什么？
ToddlerBot 是斯坦福大学开源的机器学习与人形机器人平台，专注于高效收集高质量的训练数据。它具备30个主动自由度，采用Dynamixel电机，总成本控制在6000美元以内，性价比极高。通过数字孪生技术和零点校准，ToddlerBot实现了模拟到现实的零样本转移，支持远程操作设备高效收集现实世界数据。其开源设计和详细组装手册使其易于复制和维护，适合广泛的研究应用。
ToddlerBot 的主要功能
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高效数据收集 ToddlerBot能够同时在模拟环境和现实世界中收集高质量的训练数据，支持大规模机器学习任务。这种能力使其成为研究者和开发者进行数据驱动研究的理想工具。
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全身运动与操作 ToddlerBot具备30个主动自由度，能够执行复杂的全身运动和操作任务，如步行、推-ups、拉-ups、双臂操作和全身操作。其灵活的运动能力使其在多种场景中表现出色。
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零样本模拟到现实转移 基于高保真数字孪生技术和电机系统识别，ToddlerBot能够实现从模拟到现实的无缝策略转移，无需额外的样本数据，大大提高了研究效率。
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远程操作与数据收集 ToddlerBot配备直观的远程设备，支持基于人类演示快速收集现实世界数据，可用于学习运动技能。通过力敏电阻和手持游戏电脑（如Steam Deck或ROG Ally X），操作员可以直观地指导机器人完成复杂任务。
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人机交互与协作 ToddlerBot支持多机器人协作任务，如共同完成房间清理等复杂场景。这种协作能力使其在家庭、教育和工业等领域的应用潜力巨大。
ToddlerBot 的技术原理
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数字孪生与零点校准
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数字孪生：基于精确的物理模型和系统识别技术，创建高保真的模拟模型，确保模拟数据与现实世界的一致性。
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零点校准：使用3D打印的校准设备，快速校准机器人的零点位置，确保运动控制的准确性。
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电机系统识别（SysID）：通过命令电机跟踪扫频信号，收集位置跟踪数据，拟合执行模型，确保动态参数的准确性，使机器人在模拟和现实世界中具有相同的运动特性。
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远程操作技术 ToddlerBot使用第二个上肢作为远程操作设备，基于力敏电阻和手持游戏电脑（如Steam Deck或ROG Ally X）控制机器人的运动。这种设计支持人类操作员直观地指导机器人完成复杂任务。
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强化学习与模仿学习
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强化学习（RL）：基于MuJoCo和PPO算法训练步行和转向策略，输出关节位置设定值，实现高效的运动控制。
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模仿学习：通过远程操作收集现实世界数据，训练扩散策略（Diffusion Policy），实现复杂的操作任务。
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ToddlerBot 的应用场景
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家庭玩具整理 两个机器人协作，一个负责捡玩具，另一个负责推车，共同完成玩具收纳。这种场景展示了ToddlerBot在家庭环境中的实际应用潜力。
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教育编程平台 学生可以通过编程让ToddlerBot完成步行、推-ups等任务，使其成为教育领域的理想工具，帮助学生学习机器人控制和编程。
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实验室运动技能研究 通过强化学习训练，ToddlerBot可以完成跳跃、攀爬等高难度动作，为运动技能研究提供了强大的实验平台。
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家庭陪伴机器人 ToddlerBot可以与儿童互动，完成拼图或运动游戏，成为家庭陪伴机器人的重要候选。
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工业零部件操作 ToddlerBot能够操作小型电子元件或机械零件，适用于工业自动化场景。
ToddlerBot 的项目资源
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GitHub仓库：https://github.com/hshi74/toddlerbot
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arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.00893
ToddlerBot作为斯坦福大学开源的机器学习与人形机器人平台，凭借其高效的数据收集能力、强大的运动操作性能以及零样本模拟到现实转移技术，正在为机器人研究和应用领域注入新的活力。无论是研究人员、开发者还是教育工作者，ToddlerBot都提供了丰富的资源和可能性。如果你对机器人技术感兴趣，不妨访问其官网和GitHub仓库，深入了解这一开源项目的潜力和价值。
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