OpenBot：将智能手机变成机器人

当前的机器人价格昂贵，或者在感官丰富性、计算能力和通信能力方面做出了重大妥协。我们建议利用智能手机为机器人配备广泛的传感器套件、强大的计算能力、最新的通信通道以及对繁荣的软件生态系统的访问权。我们设计了一款售价50美元的小型电动汽车，可作为标准Android智能手机的机器人。我们开发了一个软件堆栈，使智能手机可以使用此主体进行移动操作，并证明该系统功能强大，足以支持高级机器人工作负载，例如人员追踪和非结构化环境中的实时自主导航。受控实验表明，所提出的方法在不同的智能手机和机器人机体上都非常的鲁棒。

1. 介绍

机器人很昂贵。腿式机器人和工业机械手的价格与豪华轿车相同，甚至连来自Franka Emika或Clearpath的最便宜的机器人也至少要花费1万美元。很少有学术实验室能够承受数十个或数百个机器人规模的机器人技术实验。

最近的许多努力已经提出了用于更实惠的机器人的设计。 Kau和Grimminger提出了四足机器人，它们依赖于低成本的执行器，价格分别为3000美元和4000欧元。 Yang，Gupta和Gealy提出的操纵机器人的价格分别为2000美元，3000美元和5000美元。已经发布了许多针对业余爱好者和研究人员的移动机器人，价格在250-500美元之间。其中包括AWS DeepRacer，DJI Robomaster S1，Nvidia JetBot和DukieBot。为了达到这个价格，这些平台必须在物理主体、传感、通信和计算方面做出折衷。有没有一种替代方法可以使机器人变得非常便宜，所有人都可以使用，却拥有广泛的感官能力和计算能力？

在这项工作中，我们进一步推动了可以大规模部署的高性能移动机器人。我们的主要想法是利用智能手机。我们在某种程度上受到了Google Cardboard等项目的启发：通过将标准智能手机插入廉价的物理机箱中，这些设计使数百万人首次体验了虚拟现实。智能手机可以在机器人技术中扮演类似的角色吗？

世界上超过40％的人口拥有智能手机。商品模型现在带有高清摄像机，功能强大的CPU和GPU、高级IMU、GPS、WiFi、蓝牙、4G调制解调器等。现代智能手机甚至配备了用于神经网络推理的专用AI芯片，其中一些已经超越了常见的台式机处理器。我们开发并验证了一种利用商用智能手机进行感应和计算的移动机器人的设计（图1）。智能手机充当机器人的大脑和感觉系统。这个大脑被插入一个价格不到50美元的廉价机电体内。

使用现成的智能手机作为机器人的大脑具有许多超越成本的优势。定制机器人上的硬件组件很快就过时了。相比之下，消费级智能手机每年更新一次，可以获得更高分辨率，更高帧率的相机，更快的处理器，新的传感器和新的通信接口。副作用是，二手智能手机价格便宜，可以作为机器人来利用。除了硬件功能的快速发展，智能手机还受益于充满活力的软件生态系统。我们的工作通过移动物理机体和支持机器人工作负载的软件堆栈增强了这种功能强大的传感和计算功能。

我们的工作做出了四点贡献。（1）我们设计了一种小型电动汽车，该电动汽车依靠廉价且容易获得的组件，其硬件成本仅为50美元，以此作为低成本轮式机器人的基础。（2）我们开发了一个软件堆栈，该堆栈允许智能手机将这辆车用作车身，从而通过实时车载感应和计算实现移动导航。（3）我们证明了所提出的系统功能强大，足以支持高级机器人工作负载，例如人员追踪和自主导航。（4）我们进行了广泛的实验，表明所提出的方法对于智能手机和机器人身体之间的可变性具有鲁棒性。

我们将免费提供我们完整的设计和实现，包括所有硬件蓝图和软件套件，以支持大规模的负担得起的机器人研究和教育。

2. 相关工作

用于研究的轮式机器人可分为三大类：用于群体机器人的微型机器人；用于需要大量计算和传感的任务的，基于RC卡车的大型机器人；以及教育型机器人。群机器人价格便宜，但传感和计算能力却非常有限。它们被设计为在受限的室内环境中运行，重点是分布式控制和群集行为。另一方面，是基于RC卡车的定制机器人。它们具有丰富的传感器和计算功能，支持对自主导航和地图绘制等问题的研究。但是，它们很昂贵，并且组装和操作更加困难。教育性机器人设计为易于构建和操作，同时保持足够的感测和计算能力，以展示一些机器人应用，例如车道跟踪。但是，它们的传感器和计算通常不足以进行前沿研究。一些机器人，例如DuckieBot和Jetbot试图用大约250美元的设计弥合这种差距。但是，这些车辆又小又慢。相比之下，我们的轮式机器人本体价格为50美元或更低，并且电池功能更强大，底盘更大，并且具有四个而不是两个电机。该主体充当智能手机的插件载体，可提供计算，感测和通信。利用现成的智能手机，该设计可以超越更昂贵的机器人的功能。

现代智能手机配备了移动AI加速器，其功能正在迅速发展。 Ignatov基准智能手机具有先进的神经网络，可用于图像分类，图像分割，对象识别和其他苛刻的工作负载。最新的智能手机不仅能够运行这些复杂的AI模型，而且还具有与CUDA兼容的图形卡的性能。 Lee展示了如何利用大多数智能手机上已经可用的移动GPU来实时运行复杂的AI模型。他们还讨论了优化神经网络以部署在智能手机上的设计注意事项。我们的工作利用了这些消费类硬件趋势来发展机器人技术。

为了将智能手机和机器人技术结合起来，已经进行了许多努力。在一些业余项目中，智能手机被用作机器人的遥控器。在Kickstarter上，Botiful和Romo筹集了资金，用于安装了用于网真智能手机的轮式机器人，以及Ethos筹集了由智能手机提供动力的无人机的资金。与我们的工作最相关的是Wheelphone，将智能手机安装在机器人上进行自主导航。不幸的是，这个项目是过时的。相关的Github仓库只有1星和4星，最近的贡献是几年前。该机器人只有两个电机，最大速度为30 cm / s，并且仅限于执行简单的任务，例如在地板上粘贴黑色胶带或在桌面上避开障碍物。尽管有这些缺点，它的价格还是250美元。我们的机器人更加坚固耐用，最高速度可达150 cm / s，价格为35-50美元，并且能够处理繁重的机器人工作负载，例如自主导航。

研究人员还探索了智能手机和机器人技术的交集。 Yim使用安装在机器人上的智能手机检测面部表情和身体手势，以研究社交互动，以便通过机器人用户界面进行远程通信。 DragonBot是连接云的5自由度玩具机器人，用于研究人机交互。智能手机用于控制和可视界面。 V.Ra是在物联网环境下的机器人视觉和空间编程系统。人们可以通过AR-SLAM设备（例如智能手机）指定所需的轨迹，然后将其连接到机器人以执行此轨迹。与我们的工作相反，导航不是自主的，而是取决于用户的输入。 Oros利用智能手机作为轮式机器人的传感器套件。作者对具有智能手机安装座和I / O接口的RC卡车进行了改装，以实现自主操作。但是，关键区别在于它们将数据流回计算机以进行处理。此外，提出的机器人在没有智能手机的情况下的价格为350美元，并且没有利用最近的进步来实现板载深度神经网络推理或视觉惯性状态估计。该项目是过时的，在7年内没有对该软件进行任何更新。

总之，上述项目将智能手机用作远程操作的遥控器，将数据卸载到服务器以进行处理，或者依赖于商业或过时的硬件和软件。相比之下，我们的平台将智能手机变成了大脑感应和计算设备。

3. 系统

没有身体的大脑无法行动。为了利用智能手机的计算能力和感应能力，机器人需要一个被驱动的身体。我们为低成本的轮式机器人开发了一个车身，该车身仅依靠随时可用的电子设备和3D打印作为其底盘。建造一个单体的总成本为50美元，其中40％的成本归功于良好的电池。如果构建多个机器人，则成本会进一步降低，例如，每5个单位降低30％。表1显示了物料清单。接下来，我们将详细讨论机械和电气设计。