爱体育爱体育主要基于Mobile ALOHA系统，能够自主完成部分复杂的移动操作任务，例如煎虾、打开双门壁柜来储存沉重的烹饪锅、呼叫并进入电梯、以及在水槽里冲洗使用过的锅。

　　此外，还有部分复杂操作则由人为遥控完成，例如拉开窗帘打开窗子，给花盆浇水；在人站着不动的前提下，替主人刮胡子；开锅热油做虾仁滑蛋；将衣服放入洗衣机、倒入洗衣液、并开启洗衣机；换被套并收纳衣服。

　　该研究项目由一个三人团队研发，项目的联合负责人Zipeng Fu和Tony Z. Zhao都是斯坦福大学实验室的计算机科学博士生，也同为谷歌DeepMind团队的学生研究员；以及二人的指导老师爱体育、斯坦福大学计算机科学和电气工程系的助理教授Chelsea Finn。

　　它是一个开源的操作系统，其学习原理是遥操作和模仿学习，通过对人类重复动作的学习从而掌握技能。

　　Mobile ALOHA是基于ALOHA遥操作系统实现的。它强化了静态ALOHA系统的双手操纵能力，并在此基础上增加了全身远程控制系统。

　　此外，Mobile ALOHA还增加了底座移动能力，赋予机器人接近人类的移动速度。对比之下，静态ALOHA遥操作系统更多是在桌面上进行思考，而Mobile ALOHA在底部上增加了移动底盘，增加了对机器人移动性和灵活性的训练。

　　从硬件上看，该研究团队发布的机器人外在形象并非人形形态，整个身体由一个移动底盘、一个操作界面、两个机械臂、反馈驱动爱体育、两个手腕摄像头和一个顶部摄像头构成。其底盘还具备了机载电源，使得它在没有外部电源的情况下也能连续工作多小时。

　　通常，开发通用机器人的最佳方式是“行为克隆”，也就是机器人从人类提供的演示中进行模仿学习。行为克隆可以让机器人学习各种原始技能，从简单的拾放到更精细的操作。

　　Mobile ALOHA借助移动底座能力和全身远程操作界面，可以收集更多的机器人与现实世界交互的数据，并在交互过程中学习、模仿人类动作。

　　此外，研究团队发现，若将Mobile ALOHA收集到的模仿学习数据与现有的静态ALOHA数据集相结合、并协同训练，就可以显著提高机器人移动操作任务的性能家政。

　　基于上述的协同训练，研究人员只需要对每个任务进行50次演示，就可以大幅提高机器人操作的成功率，高达90%。

　　以擦拭红酒任务为例，在没有联合训练时爱体育，其成功率只有50%，但联合训练后，成功率可以提高到95%。

　　这个机器人的一大吸睛点在于，它的成本真的很低。团队专门列出了具体的硬件清单爱体育，包括机器人硬件、电源和计算设备、摄像头、传感器、组装和维护费用以及开源的软件部分在内，整套机器人下来成本只需要3.2万美元（合22.7万人民币）。

　　此外，Mobile ALOHA的最大价值是物理操作能力的进步，因为它展示了机器人做重复性精细操作任务的潜力。

　　目前生活中，有许多任务都需要全身协调以及灵巧操作，而非单独的移动或操作，而Mobile ALOHA恰能在移动性和灵活性上有所突破。

　　不过，该团队也表示保洁，Mobile ALOHA 仍存在一些限制，例如系统占用面积较大，固定高度的双臂难以触及较低的橱柜、烤箱和洗碗机等。

　　且这个技能并非100%精准，也时常会出现错误，研究团队也对外展示了一些“失败案例”。

　　值得一提的是，Mobile ALOHA 项目目前已经在 Github上开源，公布了代码、硬件结构和数据，团队也放出了相应的论文和介绍爱体育。