Facebook AI開源機器人框架 PyRobot

導語：FacebookAI研究人員開源了一款機器人框架PyRobot，它以靈活、簡便、易上手的特性，進一步降低了機器人研究與應用的成本。

6月24日消息，近日，F(xiàn)acebook AI研究團隊開源了機器人框架PyRobot，該框架是與美國卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）研究人員合作創(chuàng)建的，能夠運行由Facebook的機器學習框架PyTorch訓練的深度學習模型。

同時，該機器人框架能夠為AI社區(qū)提供一個共享代碼、數(shù)據(jù)集和模型的公共API，進一步降低了研究人員的研發(fā)成本和開發(fā)時間。

這一研究成果已于美國時間2019年6月19日發(fā)表在arXiv平臺上，名為《PyRobot：用于研究和基準測試的開源機器人框架（PyRobot: An Open-source Robotics Framework for Research and Benchmarking）》。

目前僅支持Sawyer和LoCoBot機器人

近年來，F(xiàn)acebook的AI團隊非常熱衷于研發(fā)機器人技術。

在過去的一年中，F(xiàn)acebook進一步拓展了公司在全球范圍內的機器人研究工作。今年5月，F(xiàn)acebook進行了六足機器人行走訓練；上周，該公司又推出了一款可以訓練人工智能代理的模擬器AI Habitat，以及Replica真實感訓練數(shù)據(jù)集。

這次開源的PyRobot，是一個基于PyTorch的機器人框架。同時，還是一個輕量級的、基于機器人操作系統(tǒng)ROS（Robot Operating System）的高級接口，用于在機器人學習中進行基準測試和運行實驗。

PyRobot目前支持Sawyer和LoCoBot兩種類型的機器人。

其中Sawyer是一個7DoF的協(xié)作機械臂，廣泛應用于機器操控、包裝、ECM自動化等眾多領域，并已成功進入電子、汽車、金屬制造等多個行業(yè)；而LoCoBot是一個移動機械臂，主要用于卡內基梅隆大學機器自動化課程。

此外，支持UR5機器人等其他機器的開源框架也即將推出，其中包括MuJoCo和Habitat等模擬器在內的集成也在計劃發(fā)布中。

輔助AI實踐人員輕松進行實驗與測試

Facebook AI在發(fā)表的論文中表示，他們相信PyRobot機器人框架與最近發(fā)布的LoCoBot機器人的結合，能降低研究人員的研發(fā)成本和開發(fā)時間，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動機器人的民主化發(fā)展。

同時，獨立于硬件的API（應用程序編程接口）也將幫助整個社區(qū)共享的代碼和數(shù)據(jù)集的開發(fā)。

Facebook AI研發(fā)的PyRobot框架，能夠為AI研究人員和維修人員降低入門門檻，幫助他們在幾個小時內就能基本熟悉并輕松設置機器人，設置完后即可開始使用。

PyRobot還能為AI社區(qū)提供一個共享代碼、數(shù)據(jù)集和模型的公共API，從而加快機器人的應用，并促進機器人研究生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。

一方面，研究人員為PyRobot設計了一個預訓練模型，專門用于導航、抓取和推送算法，讓機器人能夠進行相關數(shù)據(jù)搜集的遠程操作，使機器人的學習過程更加簡便。

另一方面，PyRobot還為控制機器人運動的命令提供API和高級代碼，例如路徑規(guī)劃、視覺SLAM（視覺定位與地圖構建）、關節(jié)位置控制、關節(jié)速度控制和關節(jié)扭矩控制，讓機器人的使用更加地靈活。

基于此，PyRobot框架可以幫助AI研究人員進行實驗和測試結果。除此之外，F(xiàn)acebook AI還計劃與機器人研究社區(qū)的成員合作開發(fā)基準數(shù)據(jù)集。

簡化sim2real傳輸策略測試

研究人員表示，在PyRobot的一些初始項目中，該框架簡化了用于測試末端執(zhí)行器控制和點目標導航的sim2real傳輸策略測試。

和亞馬遜的RoboMaker一樣，PyRobot也可作為機器人操作系統(tǒng)（ROS）的界面。此外，微軟在今年5月發(fā)布了一個機器人工具包的有限預覽版，并在去年將ROS集成到Windows 10中。

值得一提的是，除了深度學習框架PyTorch外，F(xiàn)acebook還在本月推出了PyTorch Hub，以支持人工智能模型的復現(xiàn)性。

結語：Facebook正持續(xù)進行AI開源

PyRobot機器人框架能夠為AI社區(qū)提供一個共享代碼、數(shù)據(jù)集和模型的公共API，擁有靈活、簡易等特性，進一步降低了機器人研發(fā)的復雜程度，促進機器人研發(fā)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。

過去一年以來，F(xiàn)acebook在人工智能領域不斷推出創(chuàng)新研究成果，并開源了PyRobot、Habitat等技術，而該公司在人工智能領域所做的這些努力，在今后也將進一步為人工智能機器人研究與應用降低成本，為研究人員的開發(fā)和實驗帶來更多的便利，幫助研究人員進一步推動機器人商業(yè)化的落地與應用。