Toddlerbot - ओपन सोर्स ML-संगत ह्यूमनॉइड प्लेटफ़ॉर्म

 (toddlerbot.github.io)
7 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-09-16 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • ToddlerBot एक कम-लागत वाला ओपन सोर्स ह्यूमनॉइड रोबोट प्लेटफ़ॉर्म है, जिसे robotics·AI research में policy learning और experiment scalability को लक्ष्य बनाकर डिज़ाइन किया गया है
  • नया version (2.0) cartwheel, crawling, fast walking, VR teleoperation, real-time stereo depth estimation जैसी कई नई सुविधाओं को support करता है
  • 30-DoF design, कई end-effector विकल्प (palm-type·gripper), 3D printing आधारित तेज़ मरम्मत आदि के ज़रिये reproducibility और durability पर ज़ोर दिया गया है
  • reinforcement learning और diffusion models का उपयोग करके walking·bimanual·whole-body manipulation, skill chaining जैसी ML compatibility साबित की गई है
  • पूरा open source manual और code उपलब्ध कराया गया है, जिससे कोई भी इसे बना सकता है, policy transfer कर सकता है और multi-robot collaboration experiments चला सकता है

Toddlerbot ओपन सोर्स प्रोजेक्ट का महत्व

  • Toddlerbot एक open source humanoid robot project है, जिसमें कोई भी source का उपयोग करके सीधे assembly और modification कर सकता है
  • commercial humanoid robots की तुलना में इसकी निर्माण लागत कम है, और इसकी संरचना व components की संख्या भी कम है, इसलिए entry barrier कम है
  • robot hardware design, software control, algorithm learning जैसे कई उद्देश्यों के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है
  • सक्रिय community और documentation की वजह से beginners से experts तक सभी के लिए इसकी उपयोगिता अधिक है
  • research and development, education, और prototyping जैसे उपयोगों के लिए यह एक उपयुक्त robot platform है

मुख्य फीचर और फायदे

  • 3D printer, open source schematics, और public software की मदद से इसे आसानी से बनाया जा सकता है
  • modular design structure की वजह से head, arm, body आदि को स्वतंत्र रूप से डिज़ाइन और replace किया जा सकता है
  • Python सहित कई programming languages के साथ integrate होकर अलग-अलग control strategies पर experiment करना संभव है
  • sensors, motors, cameras आदि के लिए वैकल्पिक expansion support उपलब्ध है

ToddlerBot 2.0 के मुख्य फीचर

  • Cartwheel: उच्च agility और balance capability का प्रदर्शन, और असफल होने पर भी लगभग कोई damage नहीं
  • Crawling: शिशु की तरह arms और legs का उपयोग करके चारों पैरों पर रेंगने की चाल
  • Fast walking: omnidirectional walking speed 0.25m/s, in-place rotation अधिकतम 1rad/s
  • VR teleoperation: Meta Quest 2 आधारित real-time control
  • Stereo depth estimation: Jetson Orin NX 16GB के साथ 10Hz real-time processing

डिज़ाइन की विशेषताएँ

  • 30 degrees of freedom (DoF): arms 7, legs 6, neck 2, waist 2
  • Sensors·electronics: 2 fisheye cameras, speaker, 2 microphones, IMU, Jetson Orin NX
  • End-effectors: flexible palm-type और parallel-jaw gripper, ये दो विकल्प

परफ़ॉर्मेंस परीक्षण

  • Arm reach test: torso volume से 14 गुना बड़े object को पकड़ सकता है
  • Load test: कुल वजन के 40% के बराबर 1.48kg उठाकर संतुलन बनाए रखता है
  • Durability test: reinforcement learning आधारित walking policy के साथ 19 मिनट तक संचालन, 7 बार गिरने पर भी कोई damage नहीं, और मरम्मत 35 मिनट के भीतर (3D printing + assembly)

AI-आधारित क्रियाएँ

  • Conversation·push-ups: OpenAI Realtime API + GPT-4o integration
  • Pull-ups on horizontal bar: AprilTag आधारित position recognition, simulation policy का real-world transfer
  • Walking·manipulation: reinforcement learning और RGB-आधारित diffusion policy से bimanual और whole-body manipulation
  • Skill chaining: handle पकड़ना (diffusion policy) → cart को धक्का देना (reinforcement learning policy)

पुनरुत्पादकता और विस्तारयोग्यता

  • Policy transfer: एक ToddlerBot पर सीखी गई manipulation policy को दूसरे unit में बिना loss के transfer करना
  • Multi-robot collaboration: दो robots मिलकर long-horizon task (कमरा व्यवस्थित करना) पूरा करते हैं
  • Assembly convenience: open source manuals और videos के ज़रिये कोई भी इसे बना सकता है

रिसर्च समर्थन

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-09-16
Hacker News टिप्पणियाँ

  • वाकई बहुत प्रभावशाली काम है, उम्मीद है कि यह थोड़ा और सस्ता हो जाए तो घर पर छोटे-मोटे प्रोजेक्ट्स में इसे इस्तेमाल करके देख सकूँ

  • cartwheel फेल होने वाला वीडियो काफ़ी ज़बरदस्त है, लगता है कि रोबोट अभी तक गिरने से बचना या गिरते समय खुद को संभालना नहीं सीख पाए हैं। cartwheel डेमो अपने आप में बहुत हैरान करने वाला था, शुरू में तो लगा कि यह कोई खिलौना या CG है, लेकिन गलती वाला सीन देखकर थोड़ा यक़ीन हुआ कि यह सच में असली है

    • ऐसे रोबोट खुद से नहीं सीखते। यह वैसा ही है जैसे किसी खूबसूरत long play से बनी animation अपने आप पूरी नहीं हो जाती। उस नज़रिए से देखें तो सब कुछ 'नकली' है, लेकिन साथ ही यह 'असली' भी है क्योंकि असली browser में तुरंत callback चलने जैसी वास्तविक movement हो रही है

  • baby robot> पहले ही सीन में परफ़ेक्ट cartwheelसच में लगता है जैसे असली metalheads अब बच्चों तक को drugs दे रहे हों

  • वाकई शानदार काम है! जिज्ञासा है कि पूरे रोबोट का लगभग पूरी तरह 3D printable structure होने से कैसी सीमाएँ आती होंगी। लेकिन अगर इसे खुद assemble करना हो तो यह शायद ज़रूरी भी होगा

  • सोच रहा हूँ क्या इसका कोई और सस्ता या beginner-friendly version है, Jetson nano वैसा ही रहे और बाकी parts ऐसे हों जो शुरुआती लोगों के लिए ज़्यादा बोझिल न हों

  • शानदार प्रोजेक्ट! जिज्ञासा है कि क्या आगे VLA पर रिसर्च के लिए Mujoco simulator तैयार है

  • सोचता हूँ क्या ऐसा रोबोट खरीदकर उसे बिल्ली को खाना देने और दरवाज़े पर रखे पार्सल अंदर लाने के काम में लगाया जा सकता है, या फिर मैं ज़्यादा ही उम्मीद कर रहा हूँपुनश्च: यह देखकर हँसी आ गई कि यहाँ 'सस्ता' का मतलब $6,000 है

    • यह काफ़ी हद तक परिस्थिति पर निर्भर करता है। अगर खाना रोबोट के लिए उपयुक्त container में रखा जाए, तो रोबोट के लिए सीधे खाना निकालने की तुलना में यह काफ़ी आसान होगा। अगर delivery person (या robot) हर बार पार्सल एक ही जगह रखे तो काम और आसान हो जाएगा, लेकिन ऐसा न हो तो रोबोट के लिए package ढूँढना बहुत मुश्किल हो जाता है। कभी-कभी packing team और user को उसकी जगह तक पहले से तय करनी पड़ती है। विचार महत्वाकांक्षी है, लेकिन इसे असंभव बनाने वाली बात यह नहीं कि रोबोट कर नहीं सकता, बल्कि यह कि हर environment के बदलाव और बारीकियों को अलग-अलग program करना पड़ता है। रोबोट को 5cm चलाना आसान है, लेकिन किसी भी जगह रखी अनजान चीज़ को ढूँढने भेजना बहुत कठिन है। चीज़ें बेहतर हो रही हैं, फिर भी यह अब भी कठिन समस्या है

    • auto feeder तो बाज़ार में पहले से बहुत हैं, मैं खुद महीने में एक बार भरने वाला kibble feeder, हर दिन भरने वाला wet food feeder, और एक water fountain इस्तेमाल करता हूँ

    • $6,000 की कीमत baby-size servo robot के लिए महँगी है, लेकिन ज़्यादातर Chinese robot dogs से फिर भी सस्ती है। रोबोटिक्स वाकई बहुत महँगा पड़ता है

    • अगर $1,000 वाला version आ जाए तो सच में बहुत अच्छा होगा (हालाँकि पता नहीं यह संभव है या नहीं)

  • कमर में दो axis (2 DOF)! सच में कमाल का dedication है

  • यह सच में बहुत बढ़िया लग रहा है, अच्छी जानकारी साझा करने के लिए धन्यवाद

  • “Jurassic Park” meme डालें