人形機器人Atlas能做些什么？波士頓動(dòng)力發(fā)布最新視頻

近期，波士頓動(dòng)力公司（Boston Dynamics）傾注了一些力量在制造能夠做商業(yè)用途的機器人，而另一方面，關(guān)于動(dòng)態(tài)人形機器人的發(fā)展也并沒(méi)有落下。在最新的視頻中，波士頓動(dòng)力公司展示了Atlas專(zhuān)注于感知和操縱的一些驚人的新功能，Atlas團隊負責人回答了我們（作者，以下簡(jiǎn)稱(chēng)我）關(guān)于他們如何實(shí)現這一目標的一些問(wèn)題。

這里的亮點(diǎn)之一是Atlas能夠動(dòng)態(tài)地移動(dòng)和與對象交互，尤其是與具有較大質(zhì)量的對象交互。舉著(zhù)木板的快速旋轉180度是令人印象深刻的，因為Atlas必須完成所有增加的動(dòng)力輸出。與旋轉的袋子投擲相同：當機器人在半空中釋放袋子時(shí)，它的動(dòng)量就會(huì )發(fā)生變化，這需要在著(zhù)陸時(shí)進(jìn)行補償。要把箱子推倒，必須靠過(guò)去，但同時(shí)需要小心，這樣Atlas就不會(huì )在推動(dòng)之后從平臺上摔下來(lái)。

雖然Atlas在這里展示的物理能力令人印象深刻，但這一演示也突出了要讓機器人以自主甚至半自主的方式發(fā)揮作用，還有多少工作要做。例如，環(huán)境改造是人類(lèi)一直在做的事情，但我們在很大程度上依賴(lài)于我們對世界的了解來(lái)有效地做到這一點(diǎn)。我很確定Atlas沒(méi)有能力識別這樣的問(wèn)題，考慮需要進(jìn)行什么樣的修改才能使差距變得縮小，找到必要的資源，然后以人類(lèi)的方式自主進(jìn)行適當的修改。由此可以看到，在機器人能夠以富有成效的方式利用這些令人印象深刻的物理技能之前，在世界理解和推理方面還有很多工作要做。

這段視頻中還有很多內容，波士頓動(dòng)力公司幫助我們整理了一些幕后解說(shuō)：

關(guān)于這一點(diǎn)，我們向波士頓動(dòng)力公司發(fā)送了幾個(gè)問(wèn)題，Atlas團隊負責人Scott Kuindersma為我們進(jìn)行了解答。

Q

Atlas事先對它將要操縱的對象了解多少？這些知識對于現實(shí)世界的操縱有多重要？

Scott Kuindersma：這段視頻中，機器人有一張高級地圖，其中包括我們希望它去哪里，我們希望它拾取什么，以及它一路上應該做什么特技。該地圖與真實(shí)環(huán)境的幾何匹配度不高；它是一個(gè)包含障礙模板和注釋動(dòng)作的近似描述，由機器人的感知系統在線(xiàn)調整。機器人具有離線(xiàn)計算的對象相關(guān)抓取目標，模型預測控制器（MPC）可以訪(fǎng)問(wèn)近似質(zhì)量物體。

我們認為，現實(shí)世界中的機器人同樣會(huì )利用關(guān)于其任務(wù)和環(huán)境的先驗知識，但這些先驗知識采用什么形式以及它們提供的信息量可能會(huì )因應用程序而異，其中一些需求可能會(huì )與一些早期的商業(yè)應用程序相一致，但我們也在構建允許Atlas在頻譜上的其他點(diǎn)運行的功能。

Q

Atlas的硬件功能是否經(jīng)常限制您使用Atlas的頻率？在這一點(diǎn)上，相對于改進(jìn)軟件，改進(jìn)硬件有多大區別？

Kuindersma：不經(jīng)常。當我們偶爾花時(shí)間在inverted 540這樣得東西上時(shí)，我們是在故意突破界限。除了對我們來(lái)說(shuō)非常有趣和（希望）激勵他人之外，這些活動(dòng)幾乎總是結出持久的果實(shí)，并為我們提供了更強大的軟件來(lái)解決其他問(wèn)題。

我們的硬件和軟件團隊之間的緊密結合，以及我們設計、迭代和相互學(xué)習的能力，是我們團隊與眾不同的原因之一。這偶爾會(huì )導致硬件升級和重大重新設計的行為。但從軟件的角度來(lái)看，我們一直覺(jué)得自己只是在觸及Atlas的表面。

Q

你能詳細說(shuō)明一下你用來(lái)確保Atlas能夠成功執行最后一個(gè)技巧而不會(huì )陷入困境的故障排除過(guò)程嗎？

Kuindersma：控制器通過(guò)使用機器人模型來(lái)預測和優(yōu)化其未來(lái)狀態(tài)。在這種情況下所做的改進(jìn)是對該模型的擴展，包括了機器人四肢的幾何形狀和防止它們相交的約束。換句話(huà)說(shuō)，我們沒(méi)有專(zhuān)門(mén)調整這一行為以避免自碰撞，而是在控制器中添加了更多的模型細節，以使其更好地避免不可行的配置。這樣，Atlas的所有行為都會(huì )受益。

Q

關(guān)于視頻，您還可以與我們分享什么？

Kuindersma：一些有趣的事實(shí)：圍繞MPC和操縱的核心新技術(shù)是在今年開(kāi)發(fā)的，但我們?yōu)橐曨l繪制白板草圖和完成拍攝之間的時(shí)間是六周。2×12英寸平板的工具包投擲和旋轉跳躍是兩年前作為我們移動(dòng)工作的一部分創(chuàng )建的180跳躍行為的在線(xiàn)推廣?？刂破鬏斎氲奈ㄒ粎^別是對象模型和所需的對象運動(dòng)。

盡管機器人對投擲力學(xué)有很好的理解，但真實(shí)世界的表現對釋放的精確時(shí)間以及釋放過(guò)程中袋子是否碰巧被手指夾住很敏感。這些細節并沒(méi)有被我們的模擬工具很好地表現出來(lái)，所以我們主要依靠硬件實(shí)驗來(lái)改進(jìn)行為，直到每次都能奏效。

來(lái)源： IEEE電氣電子工程師