它由史丹福大學開發，專門設計用於執行需要雙手和全身協調的複雜運動任務。
它可以通過模仿學習自主完成日常生活中的各種任務（即觀察人類操作，然後模仿這些動作）通過僅50次任務演示的聯合訓練。
比如做飯、開櫃放東西、自己乘坐電梯等。
最重要的是：機器人的硬體和軟體都是開源的。
主要功能：
1.低成本全身遠程作業系統：Mobile ALOHA是一款價格實惠的系統，允許用戶通過全身遠程操作收集數據。這種設計使系統更容易訪問和訪問。
2.雙手移動操作：該系統專注於模仿需要雙手和全身控制的移動操作任務，而傳統桌面操作機器人往往缺乏這種能力。例如烹飪、清潔或其他需要雙手共同工作的活動。
3.自主模仿學習：Mobile ALOHA利用模仿學習技術通過觀察人類演示來訓練機器人執行複雜任務。每項任務50次演示，聯合培訓可以將成功率提高至90%，使Mobile ALOHA能夠自主完成複雜的移動運營任務。
4.數據集聯合培訓：研究團隊利用Mobile ALOHA收集的數據進行了監督行為克隆，發現與現有靜態ALOHA數據集的聯合訓練可以提高移動操作任務的性能。
5.任務執行成功率高：通過聯合訓練和模仿學習，Mobile ALOHA可以自主完成複雜的移動運營任務，成功率高達90%。
6.多種應用場景：移動ALOHA能夠執行各種複雜的任務，如烹飪，打開櫥櫃門，操作電梯和清潔工作，展示了其廣泛的應用潛力。
7.與物聯網設備的兼容性：除了執行物理任務外，Mobile ALOHA還計劃在2025年與物聯網（IOT）設備連接，進一步擴大其應用範圍。
Mobile ALOHA的硬體構成：
Mobile ALOHA安裝在專為倉庫設計的移動底座上：Tracer AGV。
它可以負重100公斤，移動速度高達1.6米/秒，成本僅為7，000美金，同時將機器人的足跡減少了45%，重量減輕了15公斤。該機器人的垂直高度可達65厘米至200厘米，距離底座100厘米。
- 機器人手臂：Mobile ALOHA配備了兩個機械臂，每個機械臂都有多個自由度，使其能夠執行複雜的雙手操作任務。
- 移動底座：該系統包括一個移動底座，使機器人能夠在不同的環境中移動和定位自己。
- 攝像機：Mobile ALOHA配備了兩個腕部攝像機和一個頂部攝像機，用於捕捉有關環境和操作任務的視覺信息。
- 內置電源和計算能力：系統有自己的電源和計算能力，無需依賴外部電源或計算設備即可獨立完成任務。
- 技術規格：
- 重量：75公斤。
- 尺寸：80 W x 84 L x 140 H厘米（不含操縱杆）; 90 W x 135 L x 140 H厘米。
- 負載能力：每臂750克，底座55公斤
- 手臂重複性準確度：1毫米。
- 手臂定位精度：5-8毫米。
- 電池壽命：12小時（1620 Wh）。
- 最大拉力：100牛頓，垂直距離100厘米。
- 滾動阻力：13牛頓（乙烯基地板）。
- 運動速度：可達到人類正常行走的1.42 m/s
項目和演示： https://mobile-aloha.github.io
學習代碼： https://github.com/MarkFzp/act-plus-plus
硬體代碼： https://github.com/MarkFzp/mobile-aloha
論文： https://mobile-aloha.github.io
警告： https://docs.google.com/document/d/1_3yhWjodSNNYlpxkRCPIlvIAaQ76Nqk2wsqhnEVM6Dc