智能手机+3D打印，英特尔只花了50美元造出自主导航机器人( 二 )
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这项研究的主要贡献包括以下几点：
基于廉价可用的组件设计了一款小型电动车 ， 硬件成本仅为 50 美元 ， 这款电动车可作为轮式机器人的「机身」 。
开发了软件堆栈 ， 允许智能手机将小车作为机身 ， 并实现实时感知和计算的移动导航 。
该系统能够支持人体跟踪和自主导航等高阶机器人任务 。
大量实验表明 ， 该方法不受智能手机型号和机身变化的影响 。
那么 ， 这款轮式机器人的制造细节和效果到底如何呢？我们来看详细介绍 。
低成本轮式机器人是如何制造的？
机身
大脑没有身体则无法行动 。 要想利用智能手机的算力和感知能力 ， 机器人还需要一个身体 。
该研究基于可用的电子器件和 3D 打印零件为这个机器人开发了一个身体 ， 总成本 50 美元 ， 其中 40% 用在了电池上 。 如果构建多个机器人 ， 则成本还会继续下降 。 所有零件的详情和价格参见下表 1：
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表 1：材料价格表 。
机身的构造包括机械设计和电路设计两部分 。 下图展示了这款小车的机械设计：
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下图展示了电路设计：
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软件堆栈
如下图 4 所示 ， 该软件堆栈包含两部分：安卓应用和 Arduino 程序 。
安卓应用在智能手机上运行 ， 可以提供操作界面 ， 收集数据集 ， 运行高阶的感知和控制任务 。 Arduino 程序负责低阶的驱动和度量（如度量车轮里程、监控电池电压等） 。
安卓应用和 Arduino 应用通过串行通信链路进行通信 。
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与其他轮式机器人有何区别？
该研究将这款轮式机器人与现有的机器人平台进行了对比 ， 参见下表 2 。 与其他机器人相比 ， 该研究开发的平台拥有智能手机提供的大量处理能力、通信接口和传感器 。
现有的机器人通常依赖于定制的软件生态系统 ， 这需要专门的实验室人员来维护代码、实现新功能 。 而该研究使用了安卓系统——最大且持续发展的软件生态系统之一 。 无需机器人社区多做努力 ， 所有用于传感器集成和处理的低级软件已经存在且不断改进 。 所有传感器已经实现时钟同步 ， 从而消除了很多现有机器人面临的主要挑战 。
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实验
Openbot 迎来的第一项考验是人体跟踪（Person Following） ， 第二项考验是自主导航（Autonomous Navigation） 。
人体跟踪任务
该实验研究了在智能手机上运行复杂的 AI 模型的可行性 。 研究人员使用目标检测器并应用视觉伺服来跟踪人 。 实验表明 ， 所有最新的中端智能手机均能以 10 fps 或更高的速度持续跟踪人 。
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自主导航任务
研究人员训练了一个在大多数智能手机上都能实时运行的驾驶策略 。 学到的策略能够沿着走廊前进 ， 并在交叉路口转弯 。 研究人员将其与现有的驾驶策略进行比较 ， 并获得与基线相似的性能 ， 而所需参数减少了大约一个数量级 。
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驾驶策略的训练流程 。
除此以外 ， 该研究还成功地将驾驶策略迁移到了不同的智能手机和机身上 。 实验表明 ， 该研究的驾驶策略能够泛化至之前没见过的环境、新对象 ， 甚至动态障碍物（如人） ， 即使是在训练数据中仅存在静态障碍物的情况下 。
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