Toddlerbot - plataforma humanoide open source compatível com ML

 (toddlerbot.github.io)
7 pontos por GN⁺ 2025-09-16 | 1 comentários | Compartilhar no WhatsApp
  • ToddlerBot é uma plataforma de robô humanoide open source de baixo custo, projetada para aprendizado de políticas e escalabilidade experimental em pesquisa de robótica e IA
  • A nova versão (2.0) oferece vários novos recursos, como estrela lateral, engatinhar, caminhada rápida, teleoperação em VR e estimativa de profundidade estéreo em tempo real
  • Com design de 30 graus de liberdade, diferentes efetuadores finais (tipo palma e gripper) e reparo rápido com base em impressão 3D, enfatiza reprodutibilidade e durabilidade
  • Sua compatibilidade com ML foi demonstrada em locomoção, manipulação bimanual e de corpo inteiro, skill chaining e outros usos com aprendizado por reforço e modelos de difusão
  • Fornece manuais e código totalmente open source, permitindo que qualquer pessoa construa o robô, faça transferência de políticas e experimente colaboração entre múltiplos robôs

Importância do projeto open source Toddlerbot

  • Toddlerbot é um projeto de robô humanoide open source que permite a qualquer pessoa usar o código-fonte para montar e modificar o robô diretamente
  • Em comparação com robôs humanoides comerciais, destaca-se pelo menor custo de fabricação e por ter menos componentes estruturais e peças, reduzindo a barreira de entrada
  • Pode ser usado para vários objetivos, como design de hardware robótico, controle de software e aprendizado de algoritmos
  • Com uma comunidade ativa e boa documentação, é altamente útil tanto para iniciantes quanto para especialistas
  • É uma plataforma robótica adequada para pesquisa e desenvolvimento, educação e prototipagem

Principais recursos e vantagens

  • Pode ser fabricado com facilidade usando impressora 3D, esquemas open source e software público
  • A estrutura de design modular permite projetar e substituir livremente cabeça, braços, tronco e outros componentes
  • Integra-se com várias linguagens de programação, como Python, permitindo experimentar diversas estratégias de controle
  • Suporta expansão opcional com sensores, motores, câmeras e mais

Principais recursos do ToddlerBot 2.0

  • Estrela lateral: demonstra alta agilidade e capacidade de equilíbrio, com quase nenhum dano mesmo em caso de falha
  • Engatinhar: movimento quadrúpede usando braços e pernas como um bebê
  • Caminhada rápida: velocidade de caminhada omnidirecional de 0,25 m/s e rotação no lugar de até 1 rad/s
  • Teleoperação em VR: controle em tempo real baseado no Meta Quest 2
  • Estimativa de profundidade estéreo: equipado com Jetson Orin NX 16GB, com processamento em tempo real a 10 Hz

Características de design

  • 30 graus de liberdade (DoF): 7 nos braços, 6 nas pernas, 2 no pescoço, 2 na cintura
  • Sensores e eletrônica: 2 câmeras olho de peixe, alto-falante, 2 microfones, IMU, Jetson Orin NX
  • Efetuadores finais: duas opções, tipo palma flexível e gripper paralelo

Experimentos de desempenho

  • Teste de alcance dos braços: consegue agarrar objetos com volume 14 vezes maior que o do tronco
  • Teste de carga: levanta 1,48 kg, equivalente a 40% do peso total, mantendo o equilíbrio
  • Teste de resistência: com política de caminhada baseada em aprendizado por reforço, operou por 19 minutos; mesmo após 7 quedas, não houve danos, e o reparo levou menos de 35 minutos (impressão 3D + montagem)

Movimentos baseados em IA

  • Conversa e flexões: integração com OpenAI Realtime API + GPT-4o
  • Barra fixa: reconhecimento de posição baseado em AprilTag, com transferência de política da simulação para o robô real
  • Locomoção e manipulação: execução de manipulação bimanual e de corpo inteiro com aprendizado por reforço e políticas de difusão baseadas em RGB
  • Skill chaining: segurar uma alça (política de difusão) → empurrar um carrinho (política de aprendizado por reforço)

Reprodutibilidade e escalabilidade

  • Transferência de políticas: uma política de manipulação treinada em um ToddlerBot pode ser transferida sem perda para outra unidade
  • Colaboração entre múltiplos robôs: dois robôs cooperam em tarefas longas, como arrumar um quarto
  • Facilidade de montagem: qualquer pessoa pode construir o robô com manuais e vídeos open source

Suporte à pesquisa

Leituras relacionadas

1 comentários

 
GN⁺ 2025-09-16
Comentários do Hacker News

  • Trabalho realmente impressionante; espero que fique um pouco mais barato para que eu possa usar em projetos simples em casa

  • O vídeo da tentativa fracassada de cambalhota é bem impactante; parece que os robôs ainda não aprenderam a evitar quedas nem a se apoiar quando caem. A demonstração da cambalhota em si foi surpreendente, e no começo achei que fosse um brinquedo ou CGI, mas a cena do erro me fez acreditar um pouco mais que era real

    • Esses robôs não aprendem sozinhos. É como uma animação criada em uma bela tomada longa que não se completa por conta própria. Nesse sentido, é tudo “falso”, mas ao mesmo tempo também é “real” no sentido de que é um movimento real executado por callbacks reais diretamente no navegador

  • Robô bebê> cambalhota perfeita logo na primeira cenaDá a sensação de que os verdadeiros metaleiros estão até dopando bebês

  • Trabalho muito legal! Fico curioso sobre quais limitações existem pelo fato de quase toda a estrutura do robô poder ser impressa em 3D. Ainda assim, isso parece essencial para quem quiser montar um por conta própria

  • Fico curioso se existe uma versão mais barata ou mais amigável para iniciantes, mantendo o Jetson nano e com o restante dos componentes em uma configuração menos intimidadora para novatos

  • Projeto incrível! Fico curioso se há um simulador Mujoco preparado para permitir pesquisas adicionais com VLA

  • Fico imaginando se daria para comprar um robô desses e fazê-lo alimentar o gato e também pegar os pacotes deixados na porta; será que estou querendo demais?P.S.: só consegui rir quando vi que “barato” significa US$ 6.000

    • Isso depende da situação. Se a ração for colocada em um recipiente adequado para o robô, isso é muito mais fácil do que fazer o robô servir a ração diretamente. Também fica mais fácil se o entregador (ou robô) deixar os pacotes sempre no mesmo lugar; caso contrário, fica muito difícil para o robô encontrar o pacote. Às vezes, a equipe de embalagem e o usuário até precisam combinar a posição. É ambicioso, mas o que impede isso de acontecer não é a impossibilidade técnica, e sim o fato de que é preciso programar todas as variações e detalhes de cada ambiente. Fazer um robô se mover 5 cm é fácil, mas fazê-lo encontrar um objeto desconhecido deixado em qualquer lugar é muito difícil; isso está melhorando, mas continua sendo um problema complicado

    • Já existem muitos alimentadores automáticos no mercado; eu uso um alimentador de ração seca que reabasteço uma vez por mês, um alimentador de comida úmida que preciso abastecer todos os dias e uma fonte de água

    • O preço de US$ 6.000 é caro para um robô servo do tamanho de um bebê, mas ainda é mais barato do que a maioria dos cães-robôs chineses. Robótica realmente custa caro

    • Acho que seria ótimo se surgisse uma versão de US$ 1.000 (embora eu não saiba se isso é viável)

  • Dois eixos na cintura (2 DOF)! Isso é dedicação de verdade

  • Parece muito legal, obrigado por compartilhar essa boa informação

  • inserir meme de “Jurassic Park”