google 机器人 开源

下面我将从核心团队、重要项目、开源平台和开发者工具四个方面为您详细梳理。

核心团队与部门

提到 Google 的机器人,首先想到的是两个主要部门：

A. Google (X) - The Moonshot Factory

这是 Google 最具传奇色彩的部门，专注于研发“登月级别”的前沿科技，他们进行过大量机器人相关的探索性项目，虽然很多项目最终没有商业化,但其背后的思想和部分技术对整个行业产生了深远影响。

• 特点：高度保密，项目周期不确定,很多项目最终被关闭。
• 开源情况：这些核心的“登月”项目本身通常不是开源的，因为它们涉及 Google 的核心战略和未来方向,这些项目的研究成果有时会通过发表论文或与学术界合作的方式间接影响开源社区。

B. Everyday Robots (原 Everyday Robots Project)

这是 Google 旗下一个更专注于将机器人技术应用于日常生活的商业部门,他们的目标是创造能够帮助人们完成日常任务的通用型机器人。

• 特点：专注于通用人形机器人，使用“云端大脑”进行学习,让机器人能够适应不同的家庭或办公环境。
• 开源情况：是的，这个团队是 Google 机器人开源的主力军之一。
  • 硬件设计：他们开源了机器人的手臂、移动底座等硬件设计文件,让其他研究者和爱好者可以低成本地复现。
  • 软件栈：他们开源了机器人的操作系统、控制软件和部分感知算法,推动机器人软件生态的发展。

重要的开源机器人项目

除了 Everyday Robots，Google 还通过其他方式贡献了多个在机器人领域极具影响力的开源项目。

A. ROS 2 (Robot Operating System 2)

这可能是 Google 对机器人开源社区最伟大、最核心的贡献。

• 简介：ROS 2 并非 Google 独自开发，而是由 Open Robotics（一家非营利组织，与 Google 关系密切）主导，并获得 Google、Intel、AWS 等多家巨头大力支持的新一代机器人操作系统。
• Google 的角色：Google 是 ROS 2 的主要贡献者和维护者之一，工程师深度参与了其核心通信机制、安全框架、工具链等关键模块的开发。
• 为什么重要：ROS 2 是当今机器人领域的“事实标准”，几乎所有机器人研究者和开发者都在使用它，它提供了硬件抽象、设备驱动、库、工具、可视化功能，极大地简化了机器人软件的开发，可以说，没有 ROS 2,现代机器人开源生态将寸步难行。

B. PyRobot

这是一个由 Google AI 团队发起和维护的机器人研究平台。

• 简介：PyRobot 是一个用 Python 编写的轻量级、模块化、易于使用的机器人框架。
• 特点：
  • 简单易用：相比 C++ 的 ROS，PyRobot 的 API 更简洁,降低了机器人研究的门槛。
  • 快速原型：非常适合研究人员快速验证新的算法和想法。
  • 支持多种硬件：支持 Google 的 Stretch Research Robot、LoCoBot 等多种真实机器人,也支持在模拟器中运行。
• 开源情况：完全开源，托管在 GitHub 上,是机器人入门和学术研究的绝佳工具。

C. Open X-Embodiment

这是一个由 Google DeepMind 主导，联合多所顶级大学和研究机构发起的大型机器人数据库和基准测试项目。

• 简介：该项目收集并整理了来自 22 个不同机器人平台的 50 万段真实世界的机器人操作数据。
• 为什么重要：
  • 解决数据瓶颈：机器人学习，尤其是强化学习，极度依赖高质量的数据，这个项目为研究社区提供了一个前所未有的、大规模的标准化数据集。
  • 推动通用机器人：通过统一的数据格式和基准测试，研究人员可以更公平地比较不同算法，并致力于让机器人学会“举一反三”,适应新任务和新环境。
• 开源情况：完全开源，数据集、代码基准和预训练模型都已公开发布,旨在加速整个机器人智能领域的发展。

开源硬件平台

Google 还推出或支持了一些开源的机器人硬件平台，让开发者可以“上手”体验。

A. Stretch Research Robot

这是由 Google 资助的 Hello Robot 公司开发的一款开源移动操作机器人。

• 简介：它不像人形机器人那样复杂，但结构巧妙,拥有一个可以在平面上移动的底座和一个多功能的机械臂。
• 特点：专为研究和教育设计，性价比高,易于部署和使用。
• 开源情况：完全开源，其硬件设计、固件和控制软件都是开源的，并且完美支持 PyRobot 框架。

B. LoCoBot (Low-Cost Robot)

这是一个由 CMU (卡内基梅隆大学) 开发，但得到 Google 强力支持的开源移动机器人平台。

• 简介：一个基于 Intel RealSense 相机和 NVIDIA Jetson Nano/Xavier NX 的低成本轮式移动机器人平台。
• 特点：非常适合用于室内导航、物体识别、SLAM（即时定位与地图构建）等教学和研究。
• 开源情况：完全开源，包括硬件清单、组装指南和完整的 ROS 软件栈。

开发者工具与底层技术

Google 的许多通用技术也为机器人开发提供了底层支持，虽然它们不专属于机器人,但被广泛使用。

• TensorFlow / PyTorch：Google 的 TensorFlow 是业界最流行的深度学习框架之一，被大量用于机器人的视觉感知（如目标检测、分割）、路径规划、强化学习等任务。
• Colab (Colaboratory)：Google 提供的免费在线 Jupyter Notebook 环境，集成了 TensorFlow，对于没有强大本地硬件的研究者来说，Colab 是进行机器人算法原型设计和实验的利器。
• Cloud Services (Google Cloud)：提供云端计算资源，用于训练复杂的机器人模型、存储和同步机器人的数据、以及进行远程监控。

Google 在机器人开源领域的策略是：

1. 构建生态：通过主导和贡献 ROS 2,构建整个机器人软件的底层生态。
2. 降低门槛：通过 PyRobot、Colab 等工具,让研究和开发机器人变得更加容易。
3. 提供燃料：通过 Open X-Embodiment 等项目，为机器人智能提供大规模的“数据燃料”。
4. 探索未来：通过 Everyday Robots 等内部项目，探索机器人的终极形态,并将部分成果开源回馈社区。

如果你想寻找“Google 机器人”的开源项目，ROS 2、PyRobot 和 Stretch Research Robot 是最直接、最核心的切入点。