波士顿动力公司近期(ish)强调使机器人能做的事情这是商业有用的总是好的,温柔地提醒,该公司仍在的前沿动态的人形机器人。或在这种情况下,有力地提醒。在其最新的视频,波士顿动力公司演示了一些壮观的新功能与阿特拉斯专注于感知和操纵,阿特拉斯团队领导回答我们的一些问题关于他们成功了。


这里的亮点之一是阿特拉斯移动和交互动态对象的能力,尤其是与对象产生重大质量。180虽然拿着木板是令人印象深刻的,因为阿特拉斯已占所有添加动力。相同的旋转袋扔:一旦机器人释放包在半空中,它的动量变化,来弥补在着陆。,把那个盒子是由倾斜,但是小心,所以,阿特拉斯不推翻了这个平台。

虽然这里图集展示了令人印象深刻的物理功能(说得客气一点),这个演示还突显出到底有多少工作要做教这样的机器人是有用的在一个自治,甚至半自治。例如,环境改造是人类做的事情,但我们严重依赖于我们的知识世界的有效。我敢肯定,阿特拉斯没有能力看到nontraversable差距,考虑什么样的修改需要渲染的差距可反驳的,找到必要的资源(没有被告知的事时,他们是第一次),然后做出适当的修改方式的自主人类老牌视频显示操作的进步而不是决策。这当然不是一个批评的波士顿动力公司显示在这个视频;只是强调仍有很多工作要做在世界的理解和推理前侧机器人将能够利用这些令人印象深刻的物理技能的生产方式。

还有很多在这个视频中,和波士顿动力放在一起的一个很有用的幕后的讲解员:

在这一点,我们派几个问题到波士顿动力公司,和阿特拉斯的团队领导斯科特Kuindersma好心地回答我们的问题。

阿特拉斯多少钱提前了解它将操纵的对象,和这些知识为实际操作有多重要?

斯科特Kuindersma:在这个视频中,机器人有一个高级地图,包括我们想要去的地方,我们想要它去接,特技应该做什么。这张地图不是一个精确的几何匹配的环境;这是一个近似描述包含障碍模板和注释的行动适应在线机器人的感知系统。机器人离线计算object-relative掌握目标,和模型预测控制器(MPC)访问近似质量特性。

我们认为真实的机器人将同样利用先验的任务和环境,但先验采取何种形式和他们提供多少信息基于应用程序可以改变很多。这样的视频的要求导致自然的选择,也许这些需求会结合一些早期商业应用程序,但是我们也建筑功能,让阿特拉斯运作在其它点谱。

多长时间你想做什么与阿特拉斯受到其硬件功能?在这一点上,改善硬件,多少的差别相对于提高软件?

Kuindersma:不是很经常。当我们偶尔会花时间在540年像倒,我们有意推动边界和探索从一个好玩的地方。除了对我们来说很有趣,(希望)鼓舞他人,这些活动几乎总是承受持久的水果和留给我们更多的软件能力接近其他问题。

之间的紧密集成的硬件和软件阻隔我们的设计能力,进行迭代,互相学习就是一件事,让我们的团队特别。这偶尔会导致behavior-enabling硬件升级,少,重大的重新设计。不断但从软件的角度来看,我们觉得我们只是皮毛与阿特拉斯我们能做什么。

你能详细说明故障排除过程用于确保阿特拉斯可以成功执行最后的技巧不纠缠自己的四肢?

Kuindersma:机器人的控制器的工作原理是使用一个模型来预测和优化其未来状态。改善了在这种情况下是一个扩展这个模型包括几何形状的机器人的四肢和约束来防止交叉。换句话说,而不是避免self-collisions专门优化这一行为,我们增加了更多的模型细节控制器,使它更好地避免不可行配置。这种方式,好处弘扬阿特拉斯的所有行为。

小跳的540计划序列的一部分,或者是阿特拉斯能够自主使用这样的运动恢复从动态行为,最终与预期完全一致吗?将这种能力是多么重要现实世界的机器人吗?

Kuindersma:自主机器人有能力采取措施,精益,和/或挥舞着它的四肢恢复平衡,我们利用几乎每天都在我们的实验工作。跳跳倒后540年的行为序列,它被告知应该降落后跳,但是它跳以及它如何降落来自控制器(与通常不同的个体机器人和运行)。

我们的经验与部署在世界各地加强了移动机器人的重要性能够调整和恢复,如果他们被撞,滑,下跌,或遇到意想不到的困难。我们预计未来亦将如此机器人工作在现实世界中。

你还能和我们分享了制作视频吗?

Kuindersma:一些有趣的事实:

MPC和操纵周围的新技术的核心是在今年,但我们之间的时间完成拍摄视频和白板草图是6周。

工具袋子扔和旋转跳2 - 12英寸的木板是相同的在线推广180跳行为两年前创建作为迁移工作的一部分。唯一的区别在控制器的输入是对象模型和运动所需的对象。

虽然把力学的机器人有很好的理解,实际性能敏感的精确定时释放和袋布是否发生在被释放在手指上。这些细节并不代表我们的仿真工具,所以我们主要依赖硬件实验完善行为,直到每一次工作。

对话(1)
保罗·里夫斯 2023年1月31日

只是一个思考标题……你不意味着“光滑”吗?

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