稚暉君玩了個大的：開源人形機器人全套圖紙+代碼
總資料超過1.2G
金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
趕著1024的程序員節(jié)，剛剛稚暉君發(fā)了個大福利：
智元人形機器人，全套資料全球開源，包括設計圖紙和代碼！
具體而言，這次開源的是智元家的靈犀X1，就是今年8月份發(fā)布會彩蛋環(huán)節(jié)亮相的那個：
△身高133厘米，重約33公斤
靈犀X1誕生于智元X-Lab實驗室（也可以簡單理解為智元內(nèi)部的稚暉君實驗室），6月立項，10人團隊不到2個月就搞出來了。
雖然造的快，但當時在現(xiàn)場也是演示了靈犀X1不論如何被稚暉君“霸凌”都不會倒的平衡力：
而這次的開源，相當于是把稚暉君快速造機器人的秘笈分享了出來，也是兌現(xiàn)了當時“人形機器人人人造”的諾言。
網(wǎng)友們在看到這波福利后也是大受震驚，直呼：
大佬真是啥都可以開源，太有魄力。
也有網(wǎng)友玩起了諧音?！?strong>源神，啟動。
接下來，我們就來看逐個看下稚暉君開源的具體內(nèi)容。
（資料地址附在文末嘍~）
開源總資料超過1.2G
從整體來看，這次開源分為硬件和軟件兩大部分，總資料超過1.2G。
硬件方面包括：
含詳盡的整機結構圖紙、硬件框圖和物料清單(BOM)、裝機說明。
是細致到每一個螺絲和齒輪的那種，全部物料可通過自行加工或購買的方式獲取。
來感受一下整機圖紙的文件夾內(nèi)容（230張圖）：
軟件方面包括：
AimRT平臺組件、機器人URDF文件、仿真&Sim2Sim代碼、強化學習訓練代碼、模型轉換代碼、運控推理代碼和調試工具（數(shù)據(jù)可視化、遙控器）等等，從軟件、到工程、到運控算法的全部代碼。
△推理代碼的GitHub
除此之外，這次開源還將提供一個強大的工具集，讓開發(fā)者能夠利用強化學習等先進算法來開發(fā)和優(yōu)化個性化的運控策略。
正如智元機器人所說：
而對于科創(chuàng)公司或生態(tài)伙伴來說，他們可以基于智元的核心組件，打造自己的人形機器人產(chǎn)品，并借助開源代碼快速完成整機工程，降低了研發(fā)成本和門檻。
我們渴望邀請全球開發(fā)者和研究者加入此行列，共同探索人形機器人的未來。
此外，我們還希望智元靈犀X1開源后能在教育領域發(fā)揮重要作用，通過讓學生直接接觸最前沿的機器人技術，他們將能親身體驗設計、構建和優(yōu)化機器人的過程，為他們將來進入到機器人行業(yè)打下基礎。
關于靈犀X1
有關靈犀X1的信息，其實量子位在發(fā)布會之際就已經(jīng)有所介紹，感興趣的小伙伴可以溫故而知新一下。
靈犀X1全身上下都由兩款自研PowerFlow關節(jié)搭建成，分別命名為PF86和PF52。
這兩款PowerFlow對外銷售。
此外，靈犀X1還具備中空走線、輸出端絕對值編碼、支持PF-Link智能接口等眾多功能。
它融入了模塊化設計理念，可以通過簡單抱箍形式輕松拆裝，尤其是它的兩只“手”。
要知道，靈犀X1的標配是智元X-Lab自研的兩個“帶前饋力控、超低成本”的自適應通用夾爪。
自適應抓握，僅1個主動自由度。
但泛化性很強，抓啥都行。
甚至是桌面上平躺著的一根針，也能穩(wěn)穩(wěn)夾起來。
但靈犀X1的執(zhí)行器不僅可以是自適應通用夾爪，也可以是百元級成本的六維力傳感器，滿足不同場景需求的那種。
有點意思的是，靈犀X1可以開啟“機機模式”。
簡單來說，就是打開靈犀X1的腦子（里面本來是空的），把手機裝進去，用性價比更高、功能更豐富、算力更強、普及率更廣的手機，來當它的腦子。
然后大家就能看到以下這個又好笑又有點詭異的對話畫面：
One More Thing
在稚暉君動態(tài)下還有一條比較有意思的評論，網(wǎng)友在看到他用百度網(wǎng)盤分享資料后表示：
國內(nèi)很缺一個機械社區(qū)。
不過有一說一，國內(nèi)在這方面還是有在努力的，例如不造機器人的地瓜機器人，就已經(jīng)打造了這樣的社區(qū)：
最后，開源資料的地址放下面嘍，感興趣的小伙伴可以去下載啦~
開發(fā)指南鏈接：
https://www.zhiyuan-robot.com/DOCS/OS/X1-PDG
設計資料百度云盤（提取碼：1234）：
https://pan.baidu.com/s/1UEdeDBTJiXRmIqMKwmO5RA?pwd=1234
設計資料谷歌云盤：
https://drive.google.com/drive/folders/1MECbyKRJbnc_XKWsdUbn-70xmYFmw9FW?usp=sharing
推理代碼：
https://github.com/AgibotTech/agibot_x1_infer
訓練代碼：
https://github.com/AgibotTech/agibot_x1_train
參考鏈接：
[1]https://t.bilibili.com/991734208102662148?share_source=pc_native
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/7SURuaGmaOYtNERZf1VsTw
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