由坦福大学开发，专门设计用于执行需要双手和全身协调的复杂移动任务。
可以通过模仿学习（即观察人类操作然后模仿这些动作），仅通过50次任务演示，共同训练，它就能够自主完成日常生活中的各种任务。
如做饭、开柜放东西、自己坐电梯。
最重要的是：该机器人的软硬件全部都是开源的。
主要功能特点：
1、低成本全身远程操作系统：Mobile ALOHA是一个经济实惠的系统，它允许用户通过全身远程操作来收集数据。这种设计使得系统更易于普及和使用。
2、双手移动操作：该系统专注于模仿需要双手和全身控制的移动操作任务，这种能力在传统的桌面操作机器人中通常是缺失的。如烹饪、清洁或其他需要双手协作的活动。
3、自主模仿学习：Mobile ALOHA利用模仿学习技术，通过观察人类的演示来训练机器人执行复杂任务。通过每个任务50次演示，共同训练可以将成功率提高到90%，使Mobile ALOHA能够自主完成复杂的移动操作任务。
3、数据集共同训练：使用Mobile ALOHA收集的数据，研究团队进行了监督行为克隆，并发现与现有的静态ALOHA数据集共同训练可以提高移动操作任务的性能。
4、高成功率的任务执行：通过共同训练和模仿学习，Mobile ALOHA能够以高达90%的成功率自主完成复杂的移动操作任务。
5、多样化的应用场景：Mobile ALOHA能够执行多种复杂任务，如烹饪、打开柜门、操作电梯和清洁工作，展示了其广泛的应用潜力。
6、与物联网设备的兼容性：除了执行物理任务外，Mobile ALOHA还计划在2025年与物联网（IoT）设备连接，进一步扩展其应用范围。
Mobile ALOHA的硬件组成：
Mobile ALOHA被装在了一个为仓库设计的移动台座上：Tracer AGV。
它可以承载 100kg，移动速度高达 1.6m/s，而成本仅为 7k 美元，同时使得机器人的占地面积减少了 45%，重量减轻了 15 公斤。 机器人垂直高度可达65厘米至200厘米，距底座100厘米。
– 机械臂：Mobile ALOHA配备了两个机械臂，每个臂有多个自由度，使其能够执行复杂的双手操作任务。
– 移动基座：系统包括一个移动基座，使机器人能够在不同的环境中移动和定位。
– 摄像头：Mobile ALOHA配备了两个手腕摄像头和一个顶部摄像头，用于捕捉环境和操作任务的视觉信息。
– 自带电源和计算能力：系统具备自带的电源和计算能力，使其能夠独立完成任务而不依赖于外部电源或计算设备。
– 技术规格：
• 重量：75公斤。
• 尺寸：80宽 x 84长 x 140高厘米（不含操纵杆）；90宽 x 135长 x 140高厘米。
• 负载能力：每个手臂750克，基座55公斤。
• 手臂重复定位精度：1毫米。
• 手臂定位精度：5-8毫米。
• 电池寿命：12小时（1620Wh）。
• 最大拉力：100牛顿，垂直距离100厘米。
• 滚动阻力：13牛顿（乙烯基地板）。
• 移动速度：可以达到人类正常步行的1.42米/秒
项目及演示：https://mobile-aloha.github.io
学习代码：https://github.com/MarkFzp/act-plus-plus
硬件代码：https://github.com/MarkFzp/mobile-aloha
论文：https://mobile-aloha.github.io
教程：https://docs.google.com/document/d/1_3yhWjodSNNYlpxkRCPIlvIAaQ76Nqk2wsqhnEVM6Dc
