舊手機別丟！UCLA 研發 PhoneBot 讓廢棄手機變身人形機器人「最強大腦」

人形機器人動輒上萬美元的硬體門檻令人卻步，但抽屜裡閒置的舊智慧型手機，能否直接化身雙足動態平衡的核心運算大腦？

加州大學洛杉磯分校（UCLA）機器人與機構實驗室（RoMeLa）於 arXiv 正式發表開源專案「PhoneBot」。團隊以約 400 美元硬體成本結合 13 組伺服馬達，將舊手機處理器、鏡頭與感測器化為運算中樞，成功實現自主行走、視線追蹤與倒地站立，大幅壓低人形研發門檻。

13組伺服馬達解耦架構，舊手機接管視覺與姿態運算

傳統小型人形機器人往往需要額外採購獨立相機模組、慣性測量單元（IMU）與嵌入式處理板，繁複的線路與高昂零組件讓預算有限的學術機構難以負擔。PhoneBot 則改採逆向思維，直接挪用智慧型手機現成的強大硬體。

PhoneBot 機身高度約 48.3 公分，包含手機與電池的總重僅 1.8 公斤。全機搭載 13 顆平價伺服馬達，雙腿各分配 6 顆關節馬達，軀幹則配置 1 顆水平旋轉馬達。這項額外關節設計，讓機器人不必頻繁挪動雙腳，便能單獨轉動上半身與相機鏡頭追蹤目標。

置於胸膛的手機負責全域感知，透過內建相機辨識人物，並以內部 IMU 即時量測傾斜角度與加速度。特別的是，手機並未直接拉線驅動馬達，而是透過 Wi-Fi 將運動控制訊號傳送至機身內的小型電腦進行分配，保留了彈性抽換手機型號的硬體解耦優勢。

要讓雙足結構在有限馬達扭力下維持平衡並非易事。研究團隊捨棄了實體機台反覆試錯的傳統做法，改在虛擬模擬環境中利用強化學習（Reinforcement Learning）建立步態控制模型。

為了避免虛擬環境動作移植到現實世界時產生脫節，團隊在演算法中提前限制真實馬達的扭矩上限、運作速度與齒輪餘隙。若虛擬機器人出現拖步、不協調或失衡便給予懲罰，唯有交替邁步平穩前進才能獲得獎勵，使動態步態高度契合實體硬體耐受度。

初期訓練時，模型曾出現嚴重的左腳在前、右腿過載等非對稱步態缺陷。研究團隊隨後在訓練資料集導入左右反轉的鏡像樣本（Mirroring Data），成功讓神經網路學會對稱受力，大幅縮短模擬學習時間，並讓實體機器人順利完成倒地爬起等高難度動作。

團隊實際測試了 2017 年問世的 Honor 9，以及近期推出的 Moto G 2025、三星 Galaxy A16 5G 與 Moto G 2024 等入門機型。結果證實即使是數年前的舊晶片，也足以在裝置端順暢執行行走控制、姿態感知與視覺運算。

PhoneBot 扣除手機後的造價約為 400 美元（約合新台幣 1.3 萬元），相較於市面上小型研究級人形機器人動輒 3,500 至 13,800 美元（約合新台幣 11 萬至 45 萬元）的定價極具優勢。不過目前它缺乏雙臂無法搬運物件，且運算仍受限於平坦地形。

研究團隊目前正著手開發輕量化手臂與非平整地形行走演算法，並規劃未來直接在手機端部署輕量化大型語言模型（LLM），減少對外接筆記型電腦的依賴。PhoneBot 將維持開源研究平台定位，為資源有限的自造者與學校提供低成本實驗基石。