萧箫发自凹非寺
量子位报道公众号 QbitAI
只需要 400 块不到，就能拥有一个可编程的 AI 小机器人，而且还能用手机控制？
这就是英特尔实验室（Intel Lab）最新公布的研究成果 OpenBot。
作为一个小型电动汽车，它可以被植入 AI目标检测算法，实时跟踪行人或者目标物体。
例如，跟着家里的小朋友出去遛弯：
不仅如此，还能自动导航。
像是在办公室避开障碍物，甚至化身一个小小的摄像机，把拍摄到的东西记录下来：
而这一切，只需要你自己的手机，再加上成本总共不到 400 元的 3D 打印零件！
下图是小车需要所有零件，包括 3D 打印车身、速度传感器、电池……
据了解，在这款机器人研发出来之前，传感器性能较好、设备配置较先进的机器人，基本需要2000-5000 美元的配置；
即使是家用的小型手机可编程机器人，配置也需要250 美元左右，实时传感的效果还不太好。
研究者们表示，其实全球超过 40% 的人都拥有智能手机，如果利用上手机的性能，这个成本 50 美元的小机器人的确不难实现。
况且，OpenBot 的所有程序开源，哪怕是想要自己动手配置一个，似乎也不是问题？
下面来「解剖」一下这个机器人。
软件：两大功能
1、跟踪行人：目标检测算法
事实上，跟踪行人的设计，采用的是目标检测 SSD 算法，配置 MobileNet 的神经网络框架。
MobileNet-SSD 目标检测算法框架的优势在于，它真的非常小，加上整个网络结构，算下来也就 30MB 不到。
△ SSD 算法的先验框，根据目标形状选框的形状
无论是安装在手机上，还是树莓派上，这个算法都是移动设备进行 AI 目标检测算法的好选择。
当然，目标检测毕竟只是图像级，如果需要达成跟踪效果，还需要一个小算法，使得程序能周期性运行，达到「实时检测」的效果。
2、自动导航：只需要 1.3M 参数
事实上，此前能实现自动导航的软件参数量达到了 9.1M，而英特尔实验室的研究人员将这个程序的参数量进一步缩小到了1. 3M，直接减少了 7 倍的参数量。
这个程序同样是实时的，通过设计一个神经网络，类似于命令行输入变量的条件模仿学习，实现了这个「自动导航」的驾驶策略。
而且，只需要 30 分钟，就能训练好这个网络。从整体软件部分来看，设计是这样的：
在手机端，采用游戏控制器的接口链接小车，这里包括车辆的控制、行驶模式等功能。
当然，呈现给用户的会是一个图像接口，更加容易上手。
此外，它也会以音频的形式，将信息反馈给用户。
至于 Arduino 端，则实现如下几个功能：PWM 动力控制、负责执行指示信号、测量轮子速度、监控电池电量、以及与手机端的信号沟通。
如果对软件部分感兴趣的话，可以学习一下他们的开源算法（文末附项目链接）。
硬件：不是树莓派
事实上，这个机器人最亲民的地方在于，只需要通过手机，就能控制机器人。
不仅如此，由于配件简单，基本上可以自己动手组装。
当然，如果你想要自己制作一个更好看的车身，用 3D 打印就行：
而这个小车的整体硬件电路图如下，结构非常简单，连上 4 个车轮，2 个 LED 灯，2 个速度传感器，而可编程器件则与手机相连。
也就是说，只要在可编程器件上植入相应的程序，小车就会按照你的意愿跑起来。
当然，作者表示，这个毕竟是更贴近于「家庭装」的 AI 机器人，如果需要更高端的轻量级嵌入式设备，树莓派是个非常不错的选择，但不一定能实现手机拥有的这么多功能。
如下图所示，以手机配置的机器人除了 LiDAR，其他的功能如 WiFi、蓝牙连接、相机都可以使用。
所以，实现这个机器人，最需要的是一部好手机？
OpenBot 的小限制
事实上，Intel Lab 从 2018 年起就开始研制低成本、高性能的小型移动 AI 机器人，而刚刚推出的这个小机器人，已经是第 3 代了。
从下图来看，第 3 代的 AI 机器人，不仅支持 5G，而且相机也从 1200 万像素增加到了最大 10800 万像素（也与手机性能有关）。
嗯，似乎发现了什么华点：
没错，这个项目有个限制，目前只能应用于安卓端。
研发团队表示，如果这个项目比较受欢迎，团队将会考虑开发适配于 iPhone 的程序。
不过，由于这是开源项目，所以 iOS 的开发人员自己动手来一个，也未尝不可（眼神暗示）。
项目链接：
https://www.openbot.org/
参考链接：
https://towardsdatascience.com/got-50-turn-your-phone-into-a-programmable-robot-bf69d3df1231
https://arxiv.org/pdf/2008.10631.pdf
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