Digit Plexus是一个机器人硬件平台，旨在为各种机器人手集成触觉传感器提供标准化的硬件-软件解决方案。该平台能够将基于视觉和基于皮肤的触觉传感器（如Digit、Digit 360和ReSkin）整合到控制板中，并通过单根电缆将所有数据编码传输到主机电脑。这种集成方式允许无缝的数据收集、控制和分析。产品背景信息显示，Digit Plexus与Wonik Robotics合作开发了基于该平台的下一代Allegro Hand，并且可以通过特定链接表达早期访问的兴趣。
需求人群：
"目标受众为机器人研究人员、开发者和制造商，他们需要一个集成多种传感器和执行器的平台来开发和测试新的机器人技术。Digit Plexus因其模块化、标准化和易于集成的特点，非常适合这些用户进行研发和创新。"
使用场景示例：
用于研究如何通过触觉传感器提高机器人手的抓握和操作能力。
开发下一代Allegro Hand，利用Digit Plexus平台的标准化架构。
作为教育工具，让学生了解机器人硬件和软件集成的复杂性。
产品特色：
标准化平台：提供标准化架构，支持自定义传感器配置。
模块化实施：通过USB连接，支持任何定制的感知补丁配置。
多种控制方法：支持CAN、USB、I2C等多种方式向机器人末端执行器或手提供动作。
合作伙伴关系：与Wonik Robotics合作开发下一代Allegro Hand。
设计文件：提供基本和高级版本的设计文件，以及Altium Designer ECAD模板。
机械感知补丁：提供3D打印或模具设计的机械感知补丁文件。
指尖传感：支持Digit触觉传感器以及任何基于USB2.0连接的替代传感器。
安装和设置：包含USB集线器设备，支持Allegro Hand和下一代Allegro Hand。
使用教程：
1. 访问Digit Plexus的GitHub页面并克隆或下载项目。
2. 阅读项目的README文件，了解基本的安装和设置指南。
3. 根据硬件文件夹中的指导文件，获取或设计所需的硬件组件。
4. 使用提供的ECAD模板创建自定义传感器补丁配置。
5. 将传感器和执行器连接到控制板，并确保所有设备都能通过USB集线器正确枚举。
6. 按照README中的说明，通过Python接口或ROS2集成来控制Allegro Hand。
7. 进行测试和调试，确保所有组件都能正常工作，并根据需要进行调整。
8. 参与社区讨论，分享你的经验和改进建议。
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机器人硬件平台，集成传感器和末端执行器。
Digit Plexus是一个机器人硬件平台，旨在为各种机器人手集成触觉传感器提供标准化的硬件-软件解决方案。该平台能够将基于视觉和基于皮肤的触觉传感器（如Digit、Digit 360和ReSkin）整合到控制板中，并通过单根电缆将所有数据编码传输到主机电脑。这种集成方式允许无缝的数据收集、控制和分析。产品背景信息显示，Digit Plexus与Wonik Robotics合作开发了基于该平台的下一代Allegro Hand，并且可以通过特定链接表达早期访问的兴趣。
将通用人工智能带入物理世界
Physical Intelligence (π) 是一个由工程师、科学家、机器人学家和公司建设者组成的团队，致力于开发基础模型和学习算法，以驱动当今的机器人和未来的物理驱动设备。该团队旨在将通用人工智能技术应用于物理世界，推动机器人技术的发展和创新。
具有人类级别精度的人工触觉传感器
Digit 360是由Meta FAIR发布的人工手指形状的触觉传感器，它能够以人类级别的精度数字化触觉。该传感器拥有超过18种独特的传感特性，允许研究人员结合使用各种传感技术或单独隔离信号进行深入分析。Digit 360在检测空间细节上达到了7微米，力量检测上达到了1毫牛，响应速度是人的30倍，为触觉传感技术树立了新的标准。
首款通用型机器人基础模型
π0是一个通用型机器人基础模型，旨在通过实体化训练让AI系统获得物理智能，能够执行各种任务，就像大型语言模型和聊天机器人助手一样。π0通过训练在机器人上的实体经验获得物理智能，能够直接输出低级电机命令，控制多种不同的机器人，并可以针对特定应用场景进行微调。π0的开发代表了人工智能在物理世界应用方面的重要进步，它通过结合大规模多任务和多机器人数据收集以及新的网络架构，提供了迄今为止最有能力、最灵巧的通用型机器人政策。
模块化仿人机器人，用于强化学习训练
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人，具有高自由度，基于Agibot开源框架AimRT作为中间件，并使用强化学习进行运动控制。该项目是Agibot X1使用的强化学习训练代码，可以与Agibot X1提供的推理软件结合用于真实机器人和模拟步行调试，或导入其他机器人模型进行训练。
模块化仿人机器人，具有高自由度
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人，具有高自由度，基于Agibot开源框架AimRT作为中间件，并使用强化学习进行运动控制。该项目包括模型推理、平台驱动和软件仿真等多个功能模块。AimRT框架是一个用于机器人应用开发的开源框架，它提供了一套完整的工具和库，以支持机器人的感知、决策和行动。Agibot X1项目的重要性在于它为机器人研究和教育提供了一个高度可定制和可扩展的平台。
全栈开源机器人
智元灵犀X1是一款开源人形机器人，具有29个关节和2个夹爪，支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码，使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术，具有高度的灵活性和可扩展性，适用于教育、研究和商业开发等多种场景。
未来感机器人，轻松上手，玩得尽兴。
BabyAlpha Chat 是一款具有未来感的机器人模型，全身搭载12个高性能执行器，配合蔚蓝自研五层运动控制算法，使得其运动性能极其出众。最大前进速度可达每小时3.2公里，最大旋转速度可达每秒180度。BabyAlpha Chat 不仅是一个高科技玩具，也是教育和娱乐的完美结合，适合各个年龄段的用户。其价格亲民，起售价为4999元，并有特惠活动直降2000元，截止日期为11月16日。
特斯拉自动驾驶技术与机器人的未来愿景
We, Robot 是特斯拉公司展示其在自动驾驶技术和机器人技术领域愿景的页面。它强调了特斯拉对于创建可持续未来、提高交通效率、可负担性和安全性的承诺。该页面介绍了特斯拉的全自动驾驶技术（监督）以及未来自动驾驶汽车和机器人的潜在应用，如Robotaxi、Robovan和Tesla Bot。这些技术旨在通过自动化提高日常生活的便利性，同时减少交通事故，降低交通成本。
先进的通用机器人代理
GR-2是一个先进的通用机器人代理，专为多样化和可泛化的机器人操作而设计。它首先在大量互联网视频上进行预训练，以捕捉世界的动态。这种大规模预训练涉及3800万视频剪辑和超过500亿个标记，使GR-2能够在随后的策略学习中跨广泛范围的机器人任务和环境进行泛化。随后，GR-2针对视频生成和动作预测进行了微调，使用机器人轨迹。它展示了令人印象深刻的多任务学习能力，在100多个任务中平均成功率达到97.7%。此外，GR-2在新的、以前未见过的场景中表现出色，包括新的背景、环境、对象和任务。值得注意的是，GR-2随着模型大小的增加而高效扩展，突显了其持续增长和应用的潜力。
将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人
gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。
家用智能人形机器人，学习照顾您的生活。
NEO是1X Technologies公司开发的一款家用智能人形机器人，它通过模拟学习，能够理解自然语言和物理空间，执行实际任务。NEO基于EVE机器人的现实世界经验，通过1X Studio的远程操作训练，能够智能地完成任务。NEO的主要优点包括安全性、智能性和可扩展性，旨在为家庭提供帮助，同时保持安全和高效。
机器人乒乓球竞赛水平达到业余人类水平
这是Google DeepMind团队研发的机器人乒乓球代理模型，它通过深度学习技术，实现了与业余人类选手在乒乓球比赛中的竞争力。这项技术的重要性在于它不仅推动了机器人在高速运动、实时精确决策和战略决策制定方面的技术发展，而且为机器人与人类直接竞争提供了一个有价值的基准。
通过自然语言控制机器人的模拟平台。
LuckyRobots是一个致力于使机器人技术对普通软件工程师可用的模拟平台，通过自然语言控制机器人执行任务，无需依赖ROS和物理硬件。平台提供了虚拟环境、物理模拟和多摄像头输入，支持用户部署和测试端到端的AI模型。
创新机器人技术，引领未来智能生活
Clone Incorporated是一个专注于机器人技术的公司，致力于开发和提供创新的机器人解决方案，以提高生产效率和改善生活质量。公司由Dhanush Radhakrishnan和Łukasz Koźlik担任CTO，拥有强大的技术背景和专业团队。产品具有高度的技术先进性和创新性，能够满足不同行业和个人的需求。
开源视觉-语言-动作模型，推动机器人操作技术发展。
OpenVLA是一个具有7亿参数的开源视觉-语言-动作（VLA）模型，通过在Open X-Embodiment数据集上的970k机器人剧集进行预训练。该模型在通用机器人操作策略上设定了新的行业标准，支持开箱即用控制多个机器人，并且可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。OpenVLA的检查点和PyTorch训练流程完全开源，模型可以从HuggingFace下载并进行微调。
全球首款通用型人形机器人，由创新的Carbon™ AI控制系统驱动，专为工作设计。
Phoenix™是首款由Carbon™ AI控制系统驱动的通用型人形机器人，专为工作而设计。它被《时代》杂志评为2023年最佳发明之一。Sanctuary技术通过远程操控或监督的通用机器人，帮助人们更安全、高效、可持续地工作，同时创造新的就业机会，解决全球劳动力短缺问题，并为那些身体能力有限的人带来新的希望和机会。
最接近人类操作性能的AI机器人，执行复杂任务，引领技术革新。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
提供AI驱动的机器人和客户服务自动化，无需数据科学家或开发人员。
Visor.ai提供AI驱动的机器人和客户服务自动化，帮助企业提供更好、更快的体验。无需数据科学家或开发人员，Visor.ai的解决方案可通过智能机器人实现自动化的客户服务，提高效率和满意度。Visor.ai还提供功能强大的分析工具，帮助企业了解和优化客户互动。Visor.ai的定价信息请参考官方网站。
用于人形机器人学习的通用基础模型
NVIDIA Project GR00T是一种通用基础模型,可在仿真和真实世界中改变人形机器人的学习方式。通过在NVIDIA GPU加速模拟中进行训练,GR00T使得人形机器人能够从少量的人类演示中通过模仿学习和NVIDIA Isaac Lab进行强化学习,并可从视频数据生成机器人动作。GR00T模型接受多模态指令和过去的交互作为输入,并输出机器人需要执行的动作。
机器人教学框架,无需在野机器人
通用操作接口(UMI)是一个数据收集和策略学习框架,允许直接将现场人类演示中的技能转移到可部署的机器人策略。UMI采用手持夹具与仔细的界面设计相结合,实现便携、低成本和信息丰富的数据收集,用于挑战性的双手和动态操作演示。为促进可部署的策略学习,UMI结合了精心设计的策略界面,具有推理时延迟匹配和相对轨迹动作表示。从而产生的学习策略与硬件无关,并且可以在多个机器人平台上部署。配备这些功能,UMI框架解锁了新的机器人操作功能,仅通过为每个任务更改训练数据,允许泛化的动态、双手、精确和长时间的行为,从而实现零次调整。我们通过全面的真实环境实验演示了UMI的通用性和有效性,其中仅通过使用各种人类演示进行训练的UMI策略,在面对新环境和对象时实现了零次调整的泛化。
代理discord-bot,api调用coze-bot
coze-discord-proxy是一个代理discord机器人的插件,它可以通过API接口调用被coze托管的discord机器人,实现与chatGPT等AI对话。该插件支持流式对话返回、对话文生图和图生文功能,还支持创建频道/子频道/线程、指定对话频道实现隔离,并兼容openai的对话接口、GPT识图接口等,非常适合集成到NextChat、OneChat等面板中,提供强大的AI聊天能力。
Figure是第一家专注于研发通用型人形机器人的AI机器人公司。
Figure是一个创新的AI机器人公司,致力于研发第一台通用型人形机器人Figure 01。Figure 01集成了人形的灵巧性和前沿的AI技术,可广泛应用于制造业、物流、仓储和零售等领域,支持人类完成更多工作。该机器人高5.6英尺,载重20公斤,重60公斤,工作时间5小时,移动速度每秒1.2米。Figure还拥有世界顶级的机器人团队,团队成员在AI和人形机器人领域拥有超过100年的丰富经验。
SERL是一个高效的机器人强化学习软件套件
SERL是一个经过精心实现的代码库,包含了一个高效的离策略深度强化学习方法,以及计算奖励和重置环境的方法,一个高质量的广泛采用的机器人控制器,以及一些具有挑战性的示例任务。它为社区提供了一个资源,描述了它的设计选择,并呈现了实验结果。令人惊讶的是,我们发现我们的实现可以实现非常高效的学习,仅需25到50分钟的训练即可获得PCB装配、电缆布线和物体重定位等策略,改进了文献中报告的类似任务的最新结果。这些策略实现了完美或接近完美的成功率,即使在扰动下也具有极强的鲁棒性,并呈现出新兴的恢复和修正行为。我们希望这些有前途的结果和我们的高质量开源实现能为机器人社区提供一个工具,以促进机器人强化学习的进一步发展。
开放式机器人整合框架,实现家居物品搬运。
OK-Robot是一个开放的模块化框架,实现了在任意家居环境下根据语言指令进行零样本物品搬运任务。该框架采用了模块化设计,使用3D VoxelMap进行开放词汇的导航,AnyGrasp和LangSam进行开放词汇的抓取,以及放置原语进行物品放置。框架不需要预先训练,可以实现语言指令的零样本泛化。
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