VLM驱动机器狗——从UMI on Legs到Helpful DoggyBot：分别把机械臂装到机器狗背上、夹爪装到机器狗嘴里
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内容提要
斯坦福、哥伦比亚大学和Google DeepMind的研究者开发了UMI-on-Legs系统，将UMI机械臂安装在机器狗上。该系统结合扩散策略和强化学习，通过摄像头和执行器轨迹实现精确控制。机器人由Unitree Go2和ARX5组成，使用随机推力和控制延迟提高鲁棒性，并通过iPhone解决实时里程计问题，实现紧凑设计。
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关键要点
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斯坦福、哥伦比亚大学和Google DeepMind的研究者开发了UMI-on-Legs系统，将UMI机械臂安装在机器狗上。
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UMI-on-Legs结合扩散策略和强化学习，通过摄像头和执行器轨迹实现精确控制。
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机器人由Unitree Go2和ARX5组成，使用随机推力和控制延迟提高鲁棒性。
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系统通过iPhone解决实时里程计问题，实现紧凑设计。
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UMI-on-Legs的技术架构包括基于扩散的高级操控策略和低级全身控制器。
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操控策略使用行为克隆和强化学习进行训练，以实现末端执行器轨迹的跟踪。
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机器人系统由12自由度的Unitree Go2和6自由度的ARX5机械臂组成，均由Go2的电池供电。
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实时里程计通过在机器人底座上安装iPhone来解决，具有自包含和紧凑的外形。
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延伸问答
UMI-on-Legs系统的主要组成部分是什么？
UMI-on-Legs系统由基于扩散的高级操控策略和低级全身控制器组成。
UMI-on-Legs如何实现精确控制？
通过摄像头和执行器轨迹结合扩散策略和强化学习实现精确控制。
该系统使用了哪些机器人组件？
机器人系统由12自由度的Unitree Go2和6自由度的ARX5机械臂组成。
如何解决实时里程计问题？
通过在机器人底座上安装iPhone来解决实时里程计问题。
UMI-on-Legs系统的训练方法是什么？
系统使用行为克隆和强化学习进行训练，以实现末端执行器轨迹的跟踪。
该系统的鲁棒性是如何提高的？
通过使用随机推力和控制延迟来提高系统的鲁棒性。
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