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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原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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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
- 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。
- 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。
- 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。
- 系统通过iPhone解决实时里程计问题，实现紧凑设计。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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