ALOHA 即 A Low-cost Open-source Hardware System for Bimanual Teleoperation，是一个低本钱的开源双手遥控操作硬件体系，即开源机械臂，可用于双手长途操作机器人履行精密使命 (例如给线缆轧带或剥鸡蛋壳)、动态使命 (例如颠乒乓球) ，以及触摸式丰厚的使命 (例如给自行车上链条)，而且运转牢靠，在整整 8 个月的测验中没有电机毛病。

  该项目作者 Tony Zhao 是斯坦福大学 CS PhD，他根据神经网络模型 Transformer 开发了一种动作学习算法 —— 称为 Action Chunking with Transformers (ACT)。

  只需求 15 分钟的演示，机械臂就能够学会一个动作 —— ALOHA 能够直接从实践演示中履行端到端的仿照学习，然后自主完结相同或相似的使命，并经过自定义长途操作界面搜集，也可根据实时反应调整动作以习惯不一样的环境和状况。

  据介绍总体系的本钱不到 2 万美元，但它比价格高出 5-10 倍的同类体系更强壮。

  要知道精密的操作使命，例如穿电缆扎带或把电池刺进电池槽，关于机器人来说好不容易，由于它们需求准确、触摸力的细心协谐和闭环视觉反应。履行这些使命常常要高端机器人、准确的传感器或细心的校准，这些都或许很贵重且难以设置。而 ALOHA 开源了有关设置的一切内容（机械臂和 ACT 算法均已开源），并预备了具体教程，