一说及制造机器人，好多人的脑袋瓜里便会不由自主地浮现：弄一个AlphaGo替自己去参加世界各处的围棋竞赛多赢些奖金！又或者打造个波士顿动力的机器人Atlas，它会爬行、能跳跃还能够翻滚跟头，并且能够帮着抬抬重物、捶捶肩膀...心里美美的~心里美美的~。
欸呀，情况是这样的：打算去弄这么一个超厉害的机器人，这难道不需要技术特别厉害、设备特别齐全、人手特别充足吗，并且工序繁杂琐碎，耗费个三五年时间，而且价格还不便宜呢…干嘛自找麻烦呀？（摊开双手）。
然而，就在最近这段日子，那些来自英特尔的科研人员Matthias Muller以及Vladlen Koltun，仅仅花费了不到50美元（大概350元人民币），在短短几个小时以内，轻轻松松地随手操作一番就制造出了一个机器人！
这台机器人究竟是何方神圣呢？请看下图：
这个机器人走得还挺快？长得还挺像个可爱的小女孩？
哦看错了，是那个蓝色的迷你轮式小机器。
缘何将其称作“机器人”呀？是由于它具备一个智能的大脑，猜猜那是什么呢？
万万没想到：居然是我们手上正拿着的手机！
它存在着另外一个具备酷炫特质的名字，这个名字是OpenBot~我们暂且运用亲切的方式给它塑造一个小名，诸如Bobo或者“波波”。以下由AI科技评论针对大家来介绍一下Bobo那真实的面貌：
神奇的诞生
领域之中，机器人那里，一直都是有着两大难题存在着，一个方面在于普及性，也就是accessibility，另一个方面呢则是可拓展性，即scalability。因为制造的时候成本表现得高昂起来，而且过程呈现出繁琐的状态，所以机器人朝着大众普及这件事情上存在困难。Muller与Koltun去研究OpenBot，恰恰就是为了解决机器人技术的这两个如同“绊脚石”一般的问题！
他们在共同发表的论文《OpenBot：将智能手机变成机器人》里提到，把智能手机当作给机器人的大脑提供动力的事物，在与简单的3D打印底盘组装之后，仅仅花费50美元，就能够打造出一个，能够跟随人员，还能进行实时自主导航的机器人 。
制造OpenBot，其过程并非复杂，要给机器人配备传感器，还要配备计算设备也就是computation，也要配备通信设备也就是communication，并且要给予对开放软件生态系统也就是open software ecosystem的访问权限哦。
综上所述，所需支出清单如下：一个经由3D打印而成的底座，价格为5美元；四个轮子，价值3.5美元；三节电池，共计7美元；两个速度传感器，需花费2美元；一个马达驱动器，价格是3美元；一个微控制器，价值8美元 。
正是由于当下智能手机自身功能日益强大，手机在相机质量、处理器速度等方面持续提升，所以才选用手机作为Bobo的大脑。哪怕是商业手机，也配备了惯性测量单元、GPS、Wi-Fi、蓝牙、蜂窝调制解调器以及针对AI神经网络模型Inference的专用芯片。并且有些手机配件所具备的性能，比电脑处理器还要卓越！
研究人员把智能手机插入到电机体当中，该电机体主要被用于传感，用于数据融合，用于计算。除此之外，底盘最多能够容纳四台马达，并且它还留出了一些空位，这些空位是用来安装控制器的，是用来安装微控制器的，是用来安装LED灯的，是用来安装智能手机安装座的，是用来安装USB数据线的。
充电之时，电池组与专门充电端口相连，此连接用于向马达供电，且有一块Andruino Nano板，它是基于易用硬件和软件的开源电子平台，通过USB与智能手机配对，能向机器人 제공串行通信链路，还能给予电量。
机器人的两个前轮，配备了能传送测距信号的传感器，其还有与马达连接的引脚（pin），可实时调整速度和方向。
Bobo的软件堆层相对简单，只含有两个借助串行链接来通信的组件。对于操作人员而言，可以在智能手机上安装一个安卓app，接着通过app的界面，在开展更高级别的感知以及掌控工作量之际进行数据集的收集。另外，在Arduino上运行的程序能够实施简单的驱动，还能测量里程计与电池电压等情况并进行测量。
安装安卓app之后，OpenBot还可借你们现已有兼蓝牙设备功能的ＰＳ4，Xbox以及Switch等游戏控制器来操控，控制器上键钮能设功能，于寻找路径模型里做数据收集与交换，这些模型含易于上手的自动导航模型，可为追踪检测机器人视线范围当中诸人员 。
整个组装的过程，它也是十分简单的，仅仅只需要坐在桌子前面，然后去进行“动手”这个动作就行，哪怕是那些并没有那么具备心灵手巧特质的人，只要能够拿出拼图时所拥有的耐心，想必也是具备完成的可能性的 。
这样一台简单的机器人，效果究竟如何呢？
研究人员使用了包含中端手机的多种设备，如小米Note 8、华为P30 Lite、小米Poco F1等来试测，像上图呈现的那样，能够达成以每秒10帧或者更快的速率跟踪人员活动，这是由于这些手机配备了专门的AI加速器。哪怕是配置最差的诺基亚2.2，也能够成功检测到目标人员，并且跟踪目标对象长达大约一半测试时长，。
在自主导航任务中，它还能够巧妙地躲避办公区走廊的盆栽植物。
手把手教程已开源
向前方提及过，整个机器人的成本，将手机排除在外，是少于50美元（350元人民币）的。机器人的身体所采用的是3D打印零件，以及配备的一台智能手机（二手旧手机是可行的）。
上图为作者5量车的零件批发价格
机器人背后所蕴含的技术，已然是以论文的形态予以公布了，而关于其制作环节的具体步骤，作者同样是在GitHub这个平台之上实施了开源操作。对于相关的零件，也明确给出了购买的途径渠道，就连3D打印所用的图纸，也是毫无保留地良心放出，甚至进一步还给出了3D打印机在执行任务时的参数设置细节要点。
GitHub的地址是，https://github.com/intel-isl/OpenBot/tree/master/body 。
这篇论文的地址是，https://arxiv.org/pdf/2008.10631.pdf 。
与此同时，还给出了20个在安装过程当中需要注意的事项，这真的能够算得上是良心的手把手教程了：比如说，要是有必要的话，得把电线连接到马达之上；另外，要将速度传感器以及超声波传感器连接到5V和GND等人。
此论文里，作者亦阐述了运用智能手机的缘由，那便是智能手机的优势并非仅限于快速提升的硬件能力，而且还饱含着蓬勃发展的软件生态系统。
智能手机在相机质量方面持续增进，在处理器速度方面不断提升，它配备了GPS，配备了Wi-Fi，配备了蓝牙，配备了蜂窝调制解调器，还配备了用于AI推理的专用芯片，而且有些性能甚至于比台式处理器还要优越。
对于整个小型电动车（机器人）而言，它总共被划分成两个部分，其中的第一部分是硬件，意思就是那些50美元就总共能够搞定的零件，而第二部分则是软件堆栈，它所具备的功能是，能够让智能手机把小车当作机身，并且还能够达成实时感知以及计算的移动导航 。
硬件的构造涵盖着机械设计以及电路设计这两个部分，机械设计呈现出如下图示这般 ，。
电路设计呈现为如下这般模样：顶部涵盖了电池，还有电机控制器，与此同时包含微控制器，以及速度传感器，再者有指示灯LED，另外还有智能手机；底部包含着，可供选择定制的PCB，以此来减少布线。
软件堆栈涵盖两部分：名为安卓应用的一部分，以及名为Arduino程序的另一部分。其中，安卓应用于智能手机上开展运行活动，能够提供操作界面，负责收集数据集，运行高阶的感知和控制任务。Arduino程序承担低阶的驱动和度量工作，比如度量车轮里程、监控电池电压等等。
软件开发以及硬件配备全面完成以后，英特尔的科研人员着手对机器人展开训练，他们所期望达成的目标是，让机器人得以切实完成两项任务，其中一项任务是对行人进行跟踪，另外一项任务则是实现自动导航 。
在行人跟踪任务里，研究工作人员把SSD对象检测器跟预先经训练好的MobileNet主干放一起运用。此外，为了探究推理时间所产生的影响，作者采用了两个不同版本的MobileNet，也就是最初的那个MobileNetV1以及最新的MobileNetV3。另外，这两个模型均对COCO数据集展开训练。
驾驶策略的训练流程
在自主导航任务开展期间，研究人员运用了一个神经网络，该神经网络类似于“条件模仿学习的命令输入变体（command-input variant of Conditional Imitation Learning）这样的形式”，借助此神经网络训练出了一个驾驶策略，此驾驶策略能在大多数智能手机上实行实时运行。除此之外，研究人员把这个驾驶策略跟现有的驾驶策略进行了比较，获得了跟基线相似的性能，并且所需参数减少了大概一个数量级 。
OpenBot出现了，有希望在全球范围内去部署成千上万个低成本的机器人，这能给机器人教育以及大规模学习带来新的机会。
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