波士顿动力机器人跑酷揭秘！不用动捕和特效，凭借感知适应做动作
波士顿动力机器人get跑酷技能，着实震撼了一波网友。
然而，它的跑酷技能究竟是不是真的？
这套行云流水的动作，背后到底有没有“预设程序”？
机器人是根据环境实时做出动作判断，还是每一步都经过精确测量……
现在，波士顿动力亲自公布了机器人Atlas跑酷背后的原理。
让我们从机器人的视角，来看看它眼中的跑酷世界是什么样的。
机器人眼中的跑酷世界
在机器人Atlas的大脑中，有一个模糊的地图“轮廓”。
同时，Atlas还会拿到一些目标信息，例如在行动中需要完成什么动作、会遇到什么样的障碍物。
相比于精确的感知地图，这个稀疏地图并不会精确到路线轮廓和障碍物之间的距离，而是需要靠Atlas用感知算法去“看”。
像这样，需要实时规划出自己的行走路线，并根据障碍物的距离进行调整：
△“看”不到远处的障碍物
例如，Atlas知道地图上会出现一个盒子，它要做的动作是跳上去。
这个盒子可能会与地图的标注相差甚远，甚至往旁边移动了0.5米，但它仍然能靠感知算法，正确找到这个盒子并跳上去（除非盒子远得离开了Atlas视野范围，它就会停下来）。
这是3D可视化后，Atlas的跑酷“世界”：
其中，Atlas下一步需要跟踪的物体是绿色的，而不在传感器视野范围内的物体，则是紫色的。
Atlas会凭借自身的跟踪系统，来不断地估计障碍物在地图上的精确位置；再根据导航系统，结合实时感知数据，绘制出需要行走的绿色脚印。
那么，Atlas究竟是怎么感知环境、并做出动作的呢？
首先，它会通过感知算法来“看”，即获取摄像机、激光雷达等传感器数据；然后，再做出行动判断，即转换为决策和物理上的动作。
感知上，Atlas利用ToF深度相机，来生成帧率为15的点云，其中包含大量的距离信息，并借此判断出如何跨过像间隙、窄梁这样的障碍目标。
动作上，Atlas通过惯性测量单元和力传感器，结合关节位置信息来控制身体运动，同时在地面上保持平衡。
Atlas会采用感知软件，利用多平面点云分割算法来从点云中提取出物体表面，并被输入到绘图系统中，让系统通过摄像机参数/照片建立不同物体的模型。
这是Atlas眼中的障碍物、和它的行动规划图：
其中，Atlas会通过深度相机捕捉到红外图像（左上角），并从图像数据中提取出点云，绘制出跑酷障碍物的表面（橙色轮廓）。
再根据传感器观测数据实时进行位置跟踪，在这些物体表面上规划下一步行动，例如跳跃或慢跑等，并提前生成绿色的轨迹脚印。
预设动作，但无须预设细节
从上面的感知算法中可以看出，机器人Atlas的跑酷确实“有备而来”。
也就是说，无论是翻越、跑、跳跃、后空翻，Atlas在跑酷过程中的每一个动作，都需要提前设计好，并被放进模板库中。
在设计中，这些动作会根据轨迹优化技术进行完美调整，再根据具体的行动目标，从模板中进行选用。
同时，利用轨迹优化机器人的离线行为，让工程师来探索机器人行动的极限，来降低计算量。
例如，发现机器人训练过程中的一些限制条件，并及时做出调整。
像机器人后空翻这个动作，表面上的成功率来自于机器人的四肢协调，但经过优化后才发现，这背后的根本原因是由于身体的驱动限制。
而一切行动的控制，都来自于一个叫做MPC（模型预测控制器）的Atlas“大脑”，它要做的就是计算出当下的最佳动作，并根据时间推移预测出最好的行动。
也正是由于这个控制器，让波士顿动力不用在意Atlas的控制细节，因为它不仅能从52cm的跳台跳下来，也能从40cm的跳台一跃而下。
同时，机器人也不会自己做出慢跑后直接后空翻这样“不可能”的行为。
如上种种可以看出，机器人背后确实做出了大量“预设”，但最终的行动和目标，却并不全是演练和动画。
至于网友之前猜测的CG特效，这次波士顿动力似乎的确没用在视频中。
期待机器人Atlas的下一场表演。
参考链接：
[1]https://blog.bostondynamics.com/flipping-the-script-with-atlas
[2]https://www.youtube.com/watch?v=EezdinoG4mk
— 完 —
波士顿动力机器人跑酷揭秘！不用动捕和特效，凭借感知适应做动作相关推荐
- 波士顿动力机器人跑酷揭秘！不用动捕和特效，凭借感知和适应技能完成动作...
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 波士顿动力机器人get跑酷技能,着实震撼了一波网友. 然而,它的跑酷技能究竟是不是真的? 这套行云流水的动作,背后到底有没有"预设 ...
- 波士顿动力机器人编程_波士顿动力现场机器人终于向公众发售
波士顿动力机器人编程 Anyone that keeps up with the robot world can instantly recognize Boston Dynamics' one of ...
- 跨越障碍又跑上台阶！波士顿动力机器人学会跑酷
文章来源:ATYUN AI平台 去年年底,经过一段平静的时期后,波士顿动力公司发布了令所有人惊讶的视频,Atlas在盒子上下跳跃,甚至做后空翻,今年早些时候,一段新视频显示Atlas在公园跑步并跳过障 ...
- 波士顿动力机器人解锁跑酷新技能，凭借感知驱动技术适应技能
编译 | 禾木木 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 波士顿动力开发负责人为大家解读了 Atlas 能够快速越过具有一定倾斜度的障碍物.执行快速转身.跳跃等动作背后的技术. Atla ...
- 波士顿动力机器人齐秀舞姿，这是要成团出道？
2020-12-30 18:40:34 机器之心报道 作者:杜伟.魔王 距波士顿动力被韩国现代收购不到一个月的时间,这家致力于「酷炫」机器人研发的公司放出了新的视频.这次人形机器人 Atlas.机器狗 ...
- 不狂热不忧虑：观看波士顿动力机器人视频的正确姿势
唐旭 编译自 连线 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 不管是会搬砖的机器人,还是连跑带蹦踹不倒的机器狗,每一次波士顿动力有关于自家机器人的新视频发布,社交网络上都会产生一阵骚动.一大票人都在大声 ...
- 双足机器人的最新就业方向：波士顿动力机器人「进厂搬砖」了！
来源丨机器之心 点击进入->3D视觉工坊学习交流群 Atlas灵活得像个人一样. 近日,一段波士顿动力机器人 Atlas 在「施工现场」搬运物体的视频火了. 视频中,高架上的工人师傅说自己忘了带 ...
- 科普分享 | 波士顿动力机器人进化史
我想很多人都看过美国科幻电影系列<终结者>,著名电影杂志<电影周刊>在评选20世纪最值得收藏的一部电影时,此片以最高票数位居第一.科幻是现实对历史的镜像,机器人领域最让人津津乐 ...
- 算法高级（46）-波士顿动力机器人ATLAS
一.引言 如果说阿尔法狗是对人类智力的碾压,那么,波士顿动力研发的机器人,正在挑战的是仿生学. 波士顿动力公司(Boston Dynamics)一致在专注于机器人的研发,每一次波士顿动力放出视频都会引 ...
最新文章
- 技术图文：如何在leetcode上进行算法刻意练习？
- 11-Python基础之模块
- Spring Boot 发起 HTTP 请求
- JavaWeb(八)——JSP（Java服务器端页面）
- JDBC的CRUD操作之PreparedStatement的修改操作
- 蛋白质浓度与盐胁迫的关系_[202009024]巨大狼尾草:一种新兴的盐积累/耐盐的非传统作物，可用于可持续的盐碱农业和同步的植物修复...
- SpringBoot 之集成 Spring AOP
- 99岁田家炳博士辞世！捐助300多所学校…
- 周鸿祎：打工是用老板的钱给自己交学费，在公司混日子是浪费生命？
- C++socket编程（三）：3.4 listen监听
- （5）【整合】基于机器学习的酒店评论文本倾向性分析
- Jetpack 介绍
- main(int argc, char** argv) 参数的含义
- 10个办法让设计小白迅速get海报设计要点！
- 勒索病毒WannaCry深度技术分析：详解传播、感染和危害细节
- 外语_ください＿五十音图
- 罗永浩改造苹果iPad，装了个门把手
- PPP协议讲解（PPP连接状态、PPP报文）
- Word编辑招聘文档教学
- python自动发微信新闻_微信群总有人发广告？用Python写一个自动化机器人消灭他...