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RoboParty发布RP1全栈开源人形机器人 资讯 author

RoboParty发布RP1全栈开源人形机器人

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RoboticsTomorrow
2026-10-16
今天,RoboParty正式推出了RP1 (ROBOTO 01),为先进机器人研究和具身智能开发而设计的高性能,完整的开源人形机器人.通过开放访问硬件和软件,RP1可以让研究人员定制系统,集成自己的算法,并测试在现实硬件上新的方法. 随着人工智能越来越进入物理世界,人形机器人机器人正在成为下一代具身智能的关键平台. 具身智能的未来不应该建立在技术的黑盒上,每个研究人员和开发人员都应该有机会参与. 人工智能模型继续进步,但将其能力带入现实世界的物理系统仍然面临显著的限制. 对于机器人研究人员来说,关闭硬件和

今天,RoboParty正式推出了RP1 (ROBOTO 01),为先进机器人研究和具身智能开发而设计的高性能,完整的开源人形机器人.通过开放访问硬件和软件,RP1可以让研究人员定制系统,集成自己的算法,并测试在现实硬件上新的方法.


随着人工智能越来越进入物理世界,人形机器人机器人正在成为下一代具身智能的关键平台.

具身智能的未来不应该建立在技术的黑盒上,每个研究人员和开发人员都应该有机会参与.

人工智能模型继续进步,但将其能力带入现实世界的物理系统仍然面临显著的限制.

对于机器人研究人员来说,关闭硬件和低级控制系统限制了实验灵活性和系统创新.对于具身智能开发人员来说,对机器人的内部行为的可见性有限,使得很难确定模型政策,控制系统和硬件执行中的问题.

RP1通过为RoboParty内部开发的ROMOMO联合动机模块以及技术文档和研究材料提供机器人车身设计和技术资源来解决这些局限性.这些资源共同建立了一个包括机械结构,动机,运动控制,模拟环境,软件开发套件 (SDK) 和培训工具的开放开发生态系统.

在硬件和软件中全面开源

开源机器人应该超越软件界面. 为了推进人形机器人机器人研究,开发人员需要了解,修改和验证支持智能行为的物理系统.

在这个原则基础上建立了RP1.

在硬件层面上,RP1集成了RoboParty内部开发的ROMOMO联合执行器模块,具有优化的机械结构和运动控制架构.其低级驱动程序和控制算法也完全开源,软件堆扩展到固件,开发工具,模拟资源和机器人学习框架.访问硬件设计和基础技术允许研究人员探索机械设计,联合反应,控制行为和学习政策之间的关系.

研究人员不仅可以向固定机器人平台发送命令,还可以分析和修改底层系统,

当机器人未能准确执行预期的操作时,原因可能在于模型,控制政策,执行器响应或机械结构.一个开放的开发生态系统使研究人员能够追踪这些层面的问题,并将它们一起优化,并获得可以检查和修改的系统.

真正的开源源超越代码到机器人本身,

适应研究需求

标准RP1高度约为1.3米,具有24个动机自由度 (DoF),支持步行,平衡控制和真实传输的研究.Pro版本具有30个动机DoF,包括2个DoF子和两个7个DoF臂,支持具身智能的端到端政策,人机器人互动和数据收集的研究.这些DoF计数不包括巧妙的手.

RP1的模块化结构和开放的控制界面允许研究团队根据他们的实验需求调整平台.团队可以从双脚运动研究开始,然后配置额外的硬件和软件进行感知,数据收集或操纵实验.

交换式头模块和手腕端效应器支持多个配置,包括RoboParty内部开发的RP手巧手.这些接口允许团队在同一机器人平台上进行一系列实验.

开放的硬件和软件也支持受控制的实验.研究人员可以在相同的硬件上比较不同的控制方法,或在检查硬件配置变化如何影响实验结果时保持控制方法的恒定.录制硬件版本,软件配置和测试条件帮助团队追踪结果差异的原因.

让开发人员专注于具身智能模型

RP1已经支持了基本的运动能力,包括持续步行,从外部干扰中恢复,跌倒后再起身和人类运动跟踪.这些能力为具身智能模型开发提供了建立的基础,减少了团队重复开发低水平的运动技能的需求,并允许他们专注于更高水平的智能政策和复杂任务.

对于全身智能开发,RP1提供了具有动态运动,全身控制 (WBC) 能力的机器人机器人,并支持虚拟现实 (VR) 远程操控,数据收集和播放,以及运动重定位的工具.它还提供了基于WBC的全身运动执行的集成开发工作流程,使用VR或 motion-capture设备的远程操控和RP手控制.

WBC协调臂部,骨和腿部以支持动态运动跟踪和姿势调整,为结合运动和操纵的任务提供稳定的运动执行基础.与 RoboParty内部开发的 PartyOS 具身智能系统,无监督增强学习框架和MimicLite运动模仿技术集成,RP1支持运动技能学习,控制政策开发和更高水平的应用.

RP1还提供了一个开放的工具链,包括数据收集,模拟训练,部署在物理机器人和实验验证.研究人员可以在机器人上部署模型,分析模型输出和实际物理响应之间的差异,并独立调整控制政策和硬件配置.这从算法开发到现实世界的执行,反和改进创造了持续的发展循环.

为了满足具身智能对实验稳定性和可复制性的开发要求,RP1集成了其机械结构,核心执行器和制造过程的系统性改进.RoboParty内部开发的ROMOMO执行器,结构优化和制造质量管理旨在提高物理响应的一致性,整体可靠性和可维持性.这些措施有助于尽量减少硬件变化对实验结果的影响,并为长期的重复模型训练和验证提供稳定的物理平台.

建立全球创新共同基础

2026年1月,RoboParty推出了RPO开源项目,释放了机械和电气设计资源,以及培训和部署材料.该项目已经获得了2600多个GitHub星,使开发人员能够使用公开可用的资源复制和扩展机器人设计.

RP1继续这种开源方法,将ROMOMO联合执行器模块,RoboParty实验室的研究和正在进行的PartyOS开发,扩大机器人研究和具身智能模型开发的技术基础.

"我们认为具身智能的未来不应该由少数封闭系统来定义",RoboParty创始人Yi Huang说. "通过RP1,我们希望开放不仅仅是代码.我们希望为研究人员提供真正理解,修改和不断推进机器人能力的机会.当更多的团队能够在共享技术基础上创新时,整个行业可以进一步前进".

机器人党的愿景是让具身智能的未来向所有准备探索的人开放.

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网站:http://roboparty.com


关于机器人派对

创立于2025年上海,RoboParty开发了人形机器人硬件,运动控制技术,机器人软件和开放开发工具.其产品和技术组合包括RPO和RP1人形机器人平台,内部开发的ROMOMO联合执行器模块,RP手巧手和不断发展的PartyOS具身智能系统.通过开放可用的工程资源和开发工具,该公司支持机器人研究,具身智能开发和跨团队合作.

来源:RoboticsTomorrow

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