蕭簫 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公衆號 QbitAI
只須要400塊不到，就能擁有一個可編程的AI小機器人，並且還能用手機控制？算法
這就是英特爾實驗室（Intel Lab）最新公佈的研究成果OpenBot。編程
做爲一個小型電動汽車，它能夠被植入AI目標檢測算法，實時跟蹤行人或者目標物體。微信
例如，跟着家裏的小朋友出去遛彎：網絡
不只如此，還能自動導航。app
像是在辦公室避開障礙物，甚至化身一個小小的攝像機，把拍攝到的東西記錄下來：框架
而這一切，只須要你本身的手機，再加上成本總共不到400元的3D打印零件！性能
下圖是小車須要全部零件，包括3D打印車身、速度傳感器、電池……學習
據瞭解，在這款機器人研發出來以前，傳感器性能較好、設備配置較先進的機器人，基本須要2000-5000美圓的配置；ui
即便是家用的小型手機可編程機器人，配置也須要250美圓左右，實時傳感的效果還不太好。spa
研究者們表示，其實全球超過40%的人都擁有智能手機，若是利用上手機的性能，這個成本50美圓的小機器人的確不難實現。
何況，OpenBot的全部程序開源，哪怕是想要本身動手配置一個，彷佛也不是問題？
下面來「解剖」一下這個機器人。
軟件：兩大功能
一、跟蹤行人：目標檢測算法
事實上，跟蹤行人的設計，採用的是目標檢測SSD算法，配置MobileNet的神經網絡框架。
MobileNet-SSD目標檢測算法框架的優點在於，它真的很是小，加上整個網絡結構，算下來也就30MB不到。
△ SSD算法的先驗框，根據目標形狀選框的形狀
不管是安裝在手機上，仍是樹莓派上，這個算法都是移動設備進行AI目標檢測算法的好選擇。
固然，目標檢測畢竟只是圖像級，若是須要達成跟蹤效果，還須要一個小算法，使得程序能週期性運行，達到「實時檢測」的效果。
二、自動導航：只須要1.3M參數
事實上，此前能實現自動導航的軟件參數量達到了9.1M，而英特爾實驗室的研究人員將這個程序的參數量進一步縮小到了1.3M，直接減小了7倍的參數量。
這個程序一樣是實時的，經過設計一個神經網絡，相似於命令行輸入變量的條件模仿學習，實現了這個「自動導航」的駕駛策略。
並且，只須要30分鐘，就能訓練好這個網絡。從總體軟件部分來看，設計是這樣的：
在手機端，採用遊戲控制器的接口連接小車，這裏包括車輛的控制、行駛模式等功能。
固然，呈現給用戶的會是一個圖像接口，更加容易上手。
此外，它也會以音頻的形式，將信息反饋給用戶。
至於Arduino端，則實現以下幾個功能：PWM動力控制、負責執行指示信號、測量輪子速度、監控電池電量、以及與手機端的信號溝通。
若是對軟件部分感興趣的話，能夠學習一下他們的開源算法（文末附項目連接）。
硬件：不是樹莓派
事實上，這個機器人最親民的地方在於，只須要經過手機，就能控制機器人。
不只如此，因爲配件簡單，基本上能夠本身動手組裝。
固然，若是你想要本身製做一個更好看的車身，用3D打印就行：
而這個小車的總體硬件電路圖以下，結構很是簡單，連上4個車輪，2個LED燈，2個速度傳感器，而可編程器件則與手機相連。
也就是說，只要在可編程器件上植入相應的程序，小車就會按照你的意願跑起來。
固然，做者表示，這個畢竟是更貼近於「家庭裝」的AI機器人，若是須要更高端的輕量級嵌入式設備，樹莓派是個很是不錯的選擇，但不必定能實現手機擁有的這麼多功能。
以下圖所示，以手機配置的機器人除了LiDAR，其餘的功能如WiFi、藍牙鏈接、相機均可以使用。
因此，實現這個機器人，最須要的是一部好手機？
OpenBot的小限制
事實上，Intel Lab從2018年起就開始研製低成本、高性能的小型移動AI機器人，而剛剛推出的這個小機器人，已是第3代了。
從下圖來看，第3代的AI機器人，不只支持5G，並且相機也從1200萬像素增長到了最大10800萬像素（也與手機性能有關）。
嗯，彷佛發現了什麼華點：
沒錯，這個項目有個限制，目前只能應用於安卓端。
研發團隊表示，若是這個項目比較受歡迎，團隊將會考慮開發適配於iPhone的程序。
不過，因爲這是開源項目，因此iOS的開發人員本身動手來一個，也何嘗不可（眼神暗示）。
項目連接：
https://www.openbot.org/
參考連接：
https://towardsdatascience.com/got-50-turn-your-phone-into-a-programmable-robot-bf69d3df1231
https://arxiv.org/pdf/2008.10631.pdf
— 完 —
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