10 月 24 日のプログラマーズ デーに間に合うように、 Zhihui Jun が大きなプレゼントを用意しました。

設計図やコードを含む、Zhiyuan ヒューマノイド ロボットの完全な資料セットが、世界中でオープン ソース化されています。

具体的には、今回オープンソース化される製品は、今年 8 月の発表イベントのボーナス セグメントで紹介された Logic Source のLingxi X1です。

△身長133cm、体重約33kg

Lingxi X1は、Zhiyuan X-Lab（Zhiyuan内のZhihui Jun氏の研究室とも呼ばれます）で誕生しました。プロジェクトは6月に開始され、10名のチームが2ヶ月足らずで開発を進めました。

Lingxi X1 は短期間で製造されたが、Zhihui がどれだけ「いじめ」てもバランスを保つことが現場で実証された。

このオープンソースリリースは、本質的には、Zhihui Jun氏のロボットを素早く構築するための秘密を公開しており、当時の彼の「ヒューマノイドロボットは誰でも構築できる」という約束を実現しています。

ネットユーザーたちはこの一連の恩恵を見て衝撃を受け、次のように叫んだ。

この男は、すべてをオープンソース化するなんて本当に大胆だ。

ネットユーザーの中には、「源神，启起」（ Yuan Shen、スタート）というダジャレを言う者もいた。

次に、Zhihui のオープンソースの具体的な内容を見てみましょう。

（情報元は記事の最後に貼っておきます～）

オープンソースデータの総量は1.2Gを超えます。

全体として、このオープンソース プロジェクトはハードウェアとソフトウェアの 2 つの主要部分に分かれており、合計データ サイズは1.2 GBを超えています。

ハードウェアの側面は次のとおりです。

詳細な全体構造図、ハードウェア ブロック図、部品表 (BOM)、およびインストール手順が含まれています。

ネジやギアの一つ一つにまでこだわった作りで、材料はすべて自家加工や購入で入手可能。

完全なマシン回路図フォルダの内容（画像 230 枚）を見てみましょう。

ソフトウェアの側面は次のとおりです。

AimRT プラットフォーム コンポーネント、ロボット URDF ファイル、シミュレーションおよび Sim2Sim コード、強化学習トレーニング コード、モデル変換コード、モーション コントロール推論コード、デバッグ ツール (データ視覚化、リモート コントローラー) などには、ソフトウェアからエンジニアリング、モーション コントロール アルゴリズムまでのすべてのコードが含まれます。

△推論コード用GitHub

さらに、このオープンソース プロジェクトでは、開発者が強化学習などの高度なアルゴリズムを活用して、パーソナライズされた操作および制御戦略を開発および最適化できるようにする強力なツールセットが提供されます。

Zhiyuan Roboticsは次のように述べています。

科学技術企業やエコシステムパートナーは、Zhiyuan のコアコンポーネントに基づいて独自のヒューマノイドロボット製品を構築し、オープンソースコードの助けを借りてマシンプロジェクト全体を迅速に完了することができ、研究開発コストと障壁を削減できます。

私たちは、世界中の開発者や研究者の皆様に、ヒューマノイドロボットの未来を探求する私たちの取り組みにご参加いただきたいと考えています。

さらに、Zhiyuan Lingxi X1のオープンソース版が教育分野において重要な役割を果たすことを期待しています。学生が最先端のロボット技術に直接アクセスできるようにすることで、ロボットの設計、構築、最適化のプロセスを直接体験し、将来のロボット産業への参入に向けた基盤を築くことができます。

Lingxi X1について

Lingxi X1については、QuantumBitの発表イベントでも実際に情報が紹介されており、興味のある方は確認することができる。

Lingxi X1 は、それぞれ PF86 と PF52 と名付けられた 2 つの自社開発 PowerFlow ジョイントから完全に構築されています。

これら 2 つの PowerFlow モデルは販売可能です。

さらに、Lingxi X1 には、中空配線、出力端での絶対値エンコーディング、PF-Link スマート インターフェイスのサポートなど、さまざまな機能が搭載されています。

モジュラー設計コンセプトを採用しており、シンプルなクランプ、特に 2 つの「ハンド」を使用して簡単に組み立てたり分解したりできます。

注目すべきは、Lingxi X1 には、Zhiyuan X-Lab が開発した「フィードフォワード力制御と超低コスト」を特徴とする 2 つの適応型ユニバーサル グリッパーが標準装備されていることです。

アクティブな自由度が 1 つだけの適応型グリッピング。

しかし、汎用性が高く、何にでも使用できます。

テーブルの上に平らに置かれた針も拾うことができます。

ただし、Lingxi X1 のアクチュエータは、適応型ユニバーサルグリッパーであるだけでなく、約 100 元のコストで 6 次元力センサーにもなり、さまざまなシナリオのニーズを満たすことができます。

興味深いことに、Lingxi X1 は「デバイス モード」を起動できます。

簡単に言えば、元々空っぽだったLingxi X1の頭脳を開けて、中に携帯電話を入れ、よりコストパフォーマンスが高く、機能が豊富、計算力が強く、人気の高い携帯電話を頭脳として使うというものだ。

すると、次のような、面白くもあり、少し不気味でもある会話が表示されます。

もう一つ

Zhihui 氏の投稿には、彼が Baidu Cloud を使ってファイルを共有しているのを見たネットユーザーがコメントした興味深いコメントもありました。

中国には機械関連のコミュニティがほとんどありません。

しかし、公平を期すために言うと、中国ではこの分野で既に取り組みが行われています。例えば、ロボットを製造していないDigua Roboticsは、すでにそのようなコミュニティを立ち上げています。

最後に、オープンソースリソースへのリンクを下記に貼っておきます。ご興味があれば、ぜひダウンロードしてください！

開発ガイドリンク:
https://www.zhiyuan-robot.com...

Baidu Cloud経由のデザイン素材（抽出コード：1234）：
https://pan.baidu.com/s/1UEde...

Google ドライブ上のデザイン資料:
https://drive.google.com/driv..._XKWsdUbn-70xmYFmw9FW?usp=sharing

推論コード:
https://github.com/AgibotTech..._x1_infer

トレーニングコード:
https://github.com/AgibotTech..._x1_train

参考リンク:
[1]https://t.bilibili.com/991734...\_source=pc\_native [2]https://mp.weixin.qq.com/s/7S...