7 puntos por GN⁺ 2025-09-16 | Aún no hay comentarios. | Compartir por WhatsApp
  • ToddlerBot es una plataforma de robot humanoide open source de bajo costo, diseñada para la escalabilidad de experimentos y aprendizaje de políticas en investigación de robótica e IA
  • La nueva versión (2.0) incorpora diversas funciones nuevas como cartwheel, gateo, caminata rápida, teleoperación en VR y estimación estéreo de profundidad en tiempo real
  • Destaca la reproducibilidad y durabilidad con un diseño de 30 grados de libertad, varios efectores finales (tipo palma y gripper) y reparaciones rápidas basadas en impresión 3D
  • Se ha demostrado su compatibilidad con ML en locomoción, manipulación bimanual y de cuerpo completo, y skill chaining, usando aprendizaje por refuerzo y modelos de difusión
  • Ofrece manuales y código completamente open source, permitiendo que cualquiera lo construya y realice transferencia de políticas y experimentos colaborativos con múltiples robots

Importancia del proyecto open source Toddlerbot

  • Toddlerbot es un proyecto de robot humanoide open source que permite a cualquiera usar el código fuente para ensamblarlo y modificarlo directamente
  • Frente a los robots humanoides comerciales, se caracteriza por su menor costo de fabricación y por tener una estructura y cantidad de piezas más reducidas, lo que baja la barrera de entrada
  • Puede utilizarse con diversos fines, como diseño de hardware robótico, control por software y aprendizaje de algoritmos
  • Gracias a una comunidad activa y buena documentación, resulta útil tanto para principiantes como para expertos
  • Es una plataforma robótica adecuada para investigación y desarrollo, educación y prototipado

Funciones principales y ventajas

  • Puede fabricarse fácilmente con una impresora 3D, diagramas de circuito open source y software público
  • Su diseño modular permite diseñar y reemplazar libremente la cabeza, los brazos, el cuerpo y otros componentes
  • Se integra con varios lenguajes de programación como Python, lo que permite probar diversas estrategias de control
  • Admite expansión opcional con sensores, motores, cámaras y otros componentes

Funciones principales de ToddlerBot 2.0

  • Cartwheel: demuestra alta agilidad y capacidad de equilibrio, con casi ningún daño incluso cuando falla
  • Gateo: movimiento de gateo en cuatro apoyos usando brazos y piernas como un bebé
  • Caminata rápida: velocidad de caminata omnidireccional de 0.25 m/s y giro en el lugar de hasta 1 rad/s
  • Teleoperación en VR: control en tiempo real basado en Meta Quest 2
  • Estimación estéreo de profundidad: incorpora Jetson Orin NX 16GB con procesamiento en tiempo real a 10Hz

Características de diseño

  • 30 grados de libertad (DoF): 7 en los brazos, 6 en las piernas, 2 en el cuello y 2 en la cintura
  • Sensores y electrónica: 2 cámaras ojo de pez, altavoz, 2 micrófonos, IMU y Jetson Orin NX
  • Efectores finales: dos opciones, tipo palma flexible y gripper paralelo

Pruebas de rendimiento

  • Prueba de longitud de brazo: puede sujetar objetos 14 veces más grandes que el volumen del torso
  • Prueba de carga: levanta 1.48 kg, equivalente al 40% de su peso total, manteniendo el equilibrio
  • Prueba de resistencia: con una política de caminata basada en aprendizaje por refuerzo, opera durante 19 minutos; no se daña incluso tras 7 caídas, y la reparación toma menos de 35 minutos (impresión 3D + ensamblaje)

Acciones basadas en IA

  • Conversación y push-ups: integración con OpenAI Realtime API + GPT-4o
  • Pull-up en barra fija: reconocimiento de posición basado en AprilTag y transferencia de una política de simulación al robot real
  • Caminata y manipulación: realiza manipulación bimanual y de cuerpo completo con aprendizaje por refuerzo y políticas de difusión basadas en RGB
  • Skill chaining: agarrar una manija (política de difusión) → empujar un carrito (política de aprendizaje por refuerzo)

Reproducibilidad y escalabilidad

  • Transferencia de políticas: una política de manipulación entrenada en un ToddlerBot puede transferirse a otra unidad sin pérdida
  • Colaboración multirrobot: dos robots cooperan en tareas largas, como ordenar una habitación
  • Facilidad de ensamblaje: cualquiera puede construirlo con manuales y videos open source

Apoyo a la investigación

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