Vision Pro 又现火爆新玩法，这回还和具身智能联动了~
就像这样，MIT 小哥利用 Vision Pro 的手部追踪功能，成功实现了对机器狗的实时控制。
不仅开门这样的动作能精准 get：
也几乎没什么延时。
Demo 一出，不仅网友们大赞鹅妹子嘤，各路具身智能研究人员也嗨了。
比如这位准清华叉院博士生：
还有人大胆预测：这就是我们与下一代机器互动的方式。
项目如何实现，作者小哥朴英孝（Younghyo Park）已经在 GitHub 上开源。相关 App 可以直接在 Vision Pro 的 App Store 上下载。
用 Vision Pro 训练机器狗
具体来看看作者小哥开发的 App——Tracking Steamer。
顾名思义，这个应用程序旨在利用 Vision Pro 追踪人类动作，并将这些动作数据实时传输到同一 WiFi 下的其他机器人设备上。
动作追踪的部分，主要依靠苹果的 ARKit 库来实现。
其中头部追踪调用的是 queryDeviceAnchor。用户可以通过长按数字表冠来重置头部框架到当前位置。
手腕和手指追踪则通过 HandTrackingProvider 实现。它能够追踪左右手腕相对于地面框架的位置和方向，以及每只手 25 个手指关节相对于手腕框架的姿态。
网络通信方面，这个 App 使用 gRPC 作为网络通信协议来流式传输数据。这使得数据能被更多设备订阅，包括 Linux、Mac 和 Windows 设备。
另外，为了方便数据传输，作者小哥还准备了一个 Python API，让开发者能够通过编程方式订阅和接收从 Vision Pro 流式传输的追踪数据。
API 返回的数据是字典形式，包含头部、手腕、手指的 SE (3) 姿态信息，即三维位置和方向。开发者可以直接在 Python 中处理这些数据，用于对机器人的进一步分析和控制。
就像不少专业人士所指出的那样，别看机器狗的动作还是由人类控制，事实上，相比于“操控”本身，结合模仿学习算法，人类在这个过程中，更像是机器人的教练。
而 Vision Pro 通过追踪用户的动作，提供了一种直观、简单的交互方式，使得非专业人员也能够为机器人提供精准的训练数据。
作者本人也在论文中写道：
在不久的将来，人们可能会像日常戴眼镜一样佩戴 Vision Pro 这样的设备，想象一下我们可以从这个过程中收集多少数据！
这是一个充满前景的数据源，机器人可以从中学习到，人类是如何与现实世界交互的。
最后，提醒一下，如果你想上手试一试这个开源项目，那么除了必备一台 Vision Pro 之外，还需要准备：
苹果开发者账户
Vision Pro 开发者配件（Developer Strap，售价 299 美元）
安装了 Xcode 的 Mac 电脑
嗯，看样子还是得先让苹果赚一笔了（doge）。
项目链接：
本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：鱼羊
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