Vision Pro又現火爆新玩法，這回還和具身智能聯動了~

就像這樣，MIT小哥利用Vision Pro的手部追蹤功能，成功實現了對機器狗的實時控制。

不僅開門這樣的動作能精準get：

也幾乎沒什么延時。

Demo一出，不僅網友們大贊鵝妹子嚶，各路具身智能研究人員也嗨了。

比如這位準清華叉院博士生：

還有人大膽預測：這就是我們與下一代機器互動的方式。

項目如何實現，作者小哥樸英孝（Younghyo Park）已經在GitHub上開源。相關App可以直接在Vision Pro的App Store上下載。

用Vision Pro訓練機器狗

具體來看看作者小哥開發的App——Tracking Steamer。

顧名思義，這個應用程序旨在利用Vision Pro追蹤人類動作，并將這些動作數據實時傳輸到同一WiFi下的其他機器人設備上。

動作追蹤的部分，主要依靠蘋果的ARKit庫來實現。

其中頭部追蹤調用的是queryDeviceAnchor。用戶可以通過長按數字表冠來重置頭部框架到當前位置。

手腕和手指追蹤則通過HandTrackingProvider實現。它能夠追蹤左右手腕相對于地面框架的位置和方向，以及每只手25個手指關節相對于手腕框架的姿態。

網絡通信方面，這個App使用gRPC作為網絡通信協議來流式傳輸數據。這使得數據能被更多設備訂閱，包括Linux、Mac和Windows設備。

另外，為了方便數據傳輸，作者小哥還準備了一個Python API，讓開發者能夠通過編程方式訂閱和接收從Vision Pro流式傳輸的追蹤數據。

API返回的數據是字典形式，包含頭部、手腕、手指的SE(3)姿態信息，即三維位置和方向。開發者可以直接在Python中處理這些數據，用于對機器人的進一步分析和控制。

就像不少專業人士所指出的那樣，別看機器狗的動作還是由人類控制，事實上，相比于“操控”本身，結合模仿學習算法，人類在這個過程中，更像是機器人的教練。

而Vision Pro通過追蹤用戶的動作，提供了一種直觀、簡單的交互方式，使得非專業人員也能夠為機器人提供精準的訓練數據。

作者本人也在論文中寫道：

在不久的將來，人們可能會像日常戴眼鏡一樣佩戴Vision Pro這樣的設備，想象一下我們可以從這個過程中收集多少數據！

這是一個充滿前景的數據源，機器人可以從中學習到，人類是如何與現實世界交互的。

最后，提醒一下，如果你想上手試一試這個開源項目，那么除了必備一臺Vision Pro之外，還需要準備：

• 蘋果開發者賬戶
• Vision Pro開發者配件（Developer Strap，售價299美元）
• 安裝了Xcode的Mac電腦

嗯，看樣子還是得先讓蘋果賺一筆了（doge）。

項目鏈接：https://github.com/Improbable-AI/VisionProTeleop?tab=readme-ov-file