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    靈巧度日益接近人類,網紅機器人再獲跑酷技能
    2021-09-06 13:09
    來源:科技日報
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      這一代的Atlas并非像以前一樣通過事先編設程序完成整條路線,而是靠它自身的算法感知環境,從而自主行動。通過該算法,Atlas可以實時規劃出自己將要行走的路線,同時還會根據所要遇到的障礙物的距離進行提前調整。


      近日,波士頓動力公司發布了其雙足機器人Atlas的最新運動視頻,其展現的跑酷技巧讓人印象深刻,有不少網友表示,機器人“成精”了。視頻中,Atlas展示了跳躍、平衡木、跳馬等高難度動作,并且可以非常順利地通過斜坡、獨木橋等各種障礙物,完成復雜的跑酷運動。

      網紅機器人Atlas并非第一次進入大眾視野。2016年,波士頓動力公司發布了Atlas的走路視頻,向人們展示了真正具備了戶內外多場景行動能力的機器人。6年間,這位網紅機器人在平衡控制、路線規劃等方面不斷迭代升級,一次次向人們展示了類人機器人技術的潛力。

      從蹣跚學步到能夠跑酷

      雖然對于現在的Atlas來說,奔跑、跳躍、后空翻等高難度動作都不在話下,但在2016年,它還處于蹣跚學步的階段。在波士頓動力公司2016年公布的視頻中不難發現,雖然那時的Atlas在外形上已經和現在會跑酷的版本相差無幾,但走起路來卻還是小心翼翼、踉踉蹌蹌,動作不甚連貫,有網友說它“像極了一個深夜回家的醉漢”。

      即使如此,2016年版的Atlas對于類人機器人來說也還是一個重要的突破。波士頓動力公司研究人員表示:“我們機器人項目的主要精力都集中在了如何讓雙足機器人穩定穿越各種復雜的地形上,而其最大的突破在于機器人無需使用集成傳感器給地形建模,一個算法就能搞定一切,就像是自動駕駛車輛甩掉了激光雷達和各種傳感器?!?/font>

      1年后,波士頓動力公司再次發布Atlas相關視頻,這一次Atlas的動作變得更加流暢,學會了在臺階之間跳躍,甚至還可以來個后空翻;2018年,Atlas學會了跑步,能夠邊跑邊越過原木、躍上臺階;到了2019年,Atlas掌握了“體操”技巧,能夠連續跳躍、翻滾、倒立;在2020年底,波士頓動力公司發布了一條Atlas跳舞的視頻。在這條視頻里,兩個Atlas機器人隨著音樂起舞,動作流暢自然,以至于讓不少網友認為是CG特效;在最近發布的視頻中,Atlas達成跑酷新成就,其靈巧程度越來越接近人類。

      環境感知能力不斷提升

      據介紹,這一代的Atlas并非像以前一樣通過事先編設程序完成整條路線,而是靠它自身的算法感知環境,從而自主行動。通過該算法,Atlas可以實時規劃出自己將要行走的路線,同時還會根據所要遇到的障礙物的距離進行提前調整。

      為了進行跑酷課程訓練,Atlas會被導入一張高級地圖,這張高級地圖是對障礙物位置和一些主要動作的簡要描述。Atlas會利用這些簡要的信息來導航,同時使用實時感知數據來應對真實情況。例如,Atlas知道地圖上會出現一個盒子,它要做的動作是跳上去。這個盒子可能會與地圖的標注相差甚遠,甚至往旁邊移動了0.5米,但Atlas仍然能靠感知算法,正確找到這個盒子并跳上去。

      波士頓動力公司Atlas團隊負責人斯科特·昆德斯馬在一篇博文中寫道:“Atlas的行動現在是由感知力驅動的,而之前不是。例如,在之前的視頻中,機器人的控制系統仍然需要在執行任務中進行大量的關鍵調整,以使其保持平衡和姿勢目標,且機器人沒有對其所處環境進行感知和反應?!痹谶@次跑酷中,Atlas卻是根據它所看到的東西來調整其動作。這意味著工程師不需要為機器人可能遇到的所有平臺和間隙預先編設跳躍動作。

      Atlas對于環境的判斷依靠算法,但要完成跑酷這件事,做出翻越、跑、跳躍、后空翻等動作還需要提前設計好,并把這些動作放進模板庫中。在設計中,這些動作會根據軌跡優化技術進行調整,再根據具體的行動目標,從模板中進行選用。行動中,Atlas的“大腦”——MPC(模型預測控制器),會計算出當下需要的最佳動作,并根據時間推移預測出最好的行動方式。

      雖然Atlas的精彩表現展現了其強大的運動能力,但最近波士頓動力公司發表的一篇新博客——《建造它,打破它,修復它》(Built it Break it Fix it)則展現了不少Atlas摔跤的畫面。在這篇博客中,機器人不再“飛檐走壁”,而是花樣展示各種摔跤、側翻、失去平衡,工程師們則如同Atlas的保姆,用液壓機吊起摔倒的機器人、使用鉗子復位Atlas身上的螺栓、反復調試一個小的失敗動作背后的硬軟件問題。

      波士頓動力公司稱,Atlas摔跤的頻率比視頻中要多得多,持續不斷的提供細節修理才有可能用這些“人工”堆砌出最后人類看到的智能。 科技日報

     

     

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