pyrobot框架特点

pyrobot框架特点
1、 目前，仅支持Sawyer和locobot机器人
近年来，Facebook的人工智能团队一直非常热衷于pyrobot框架开发机器人技术。
在过去的一年里，Facebook在全球范围内进一步扩展了公司的机器人研究工作。今年5月，Facebook进行了六条腿的机器人行走训练；上周，Facebook推出了一款能够训练人工智能代理的人工智能栖息地模拟器，以及复制现实训练数据集。
这个开源的pyrobot是一个基于Pythorch的机器人框架。同时，它也是一个基于机器人操作系统（ROS）的轻量级高级接口，用于机器人学习中的基准测试和运行实验。
Pyrobot目前支持两种机器人，Sawyer和locobot。
索耶是一种7自由度的协同机械手，广泛应用于机械控制、包装、ECM自动化等诸多领域，并已成功进入电子、汽车、金属制造等行业；而locobot是一种移动机械手，主要应用于卡内基梅隆大学的机械自动化课程。
此外，支持UR5机器人和其他机器的开源框架也将很快推出，包括mujoco和habitat等模拟器的集成。
2、 协助人工智能从业者轻松进行实验和测试
Facebook AI在一篇发表的论文中表示，他们认为将pyrobot机器人框架与最近发布的locobot机器人相结合，可以降低研究人员的研发成本和研发时间，从而实现数据驱动机器人的民主发展。
同时，与硬件无关的API（应用程序编程接口）也将有助于开发整个社区共享的代码和数据集。
Facebook人工智能开发的pyrobot框架可以降低人工智能研究人员和维护人员的进入门槛，帮助他们在几个小时内熟悉并轻松设置机器人，然后开始使用。
Pyrobot还可以为人工智能社区提供一个共享代码、数据集和模型的通用API，从而加速机器人的应用，促进机器人研究生态系统的发展。
一方面，研究人员为pyrobot设计了一个预训练模型，专门用于导航、抓取和推送算法，使机器人能够进行相关数据采集的远程操作，使机器人的学习过程更加简单。
另一方面，pyrobot还为机器人运动控制的指令提供了API和高级代码，如路径规划、视觉Slam（视觉定位和地图生成）、关节位置控制、关节速度控制和关节扭矩控制，使机器人的使用更加灵活。
基于此，pyrobot框架可以帮助人工智能研究人员进行实验和测试。此外，Facebook人工智能计划与机器人研究社区的成员合作，开发基准数据集。