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解密:波士顿动力如何用算法构建 Atlas 机器人的感官世界

2021-09-14 10:33:36 雷锋网 田巴共 编辑:奇奇 浏览数:34还学网

8 月 25 日消息 波士顿动力一周前发布了一个长达 90 秒的视频。在视频中,Atlas 完美地跑完了复杂的障碍赛。于是有很多网友好奇是什么黑科技让机器人可以如此智慧。机器人该怎么样才能像运动员一样奔跑、翻转...

8 月 25 日消息 波士顿动力一周前发布了一个长达 90 秒的视频。在视频中,Atlas 完美地跑完了复杂的障碍赛。于是有很多网友好奇是什么黑科技让机器人可以如此智慧。

机器人该怎么样才能像运动员一样奔跑、翻转、跳跃?创造这些高能演示的是一个有趣的挑战,但波士顿的技术目标不仅仅是创造一场华丽的表演。在 Atlas 项目中,他们以跑酷为实验主题,通过动态运动,感知和控制之间的联系,来研究相关的问题。这些问题的解决有助于机器人更加顺畅的运行。

机器人感知算法,会被用到相机和激光雷达等传感器的数据转换对策和规划物理行动中。虽然 Atlas 使用 IMU、关节位置和受力传感器来控制其身体并感受地面获得平衡,但 Atlas 还需要感知算法来识别障碍物,如图 1 中看到的木箱和窄桥。

▲ 图 1:这个动画显示了一个 Atlas 机器人深度相机生成的点云旋转视图。

Atlas 使用深度相机以每秒 15 帧的速度生成环境点云。点云是距离测量数据的集合。Atlas 的感知软件使用多平面分割的算法从点云中提取表面。接着算法输出的数据被输入地图系统,最后系统帮助 Atlas 用相机看到不同物体建立模型。

▲ 图 2:具有感知输出的 Atlas 渲染。

图 2 显示了 Atlas 感知到的物体,并经过反馈与计算规划行动。左上角是深度相机拍摄的红外图像。主图像中的白点形成点云。橙色轮廓标记了跑酷障碍物检测到的矩形面,这些矩形面随着时间的推移被传感器跟踪。从而帮助 Atlas 设置特定的行为。例如,绿色的脚印标记下一步在哪里跳跃和慢跑。

为了扩展跑酷课程,机器人被导入一张高级地图,其中包括命令它去哪里,以及路上应该做什么动作。这张高级地图与实际课程不完全一致,它是对障碍物位置和一些主要动作的简要描述。所以 Atlas 会使用这些简要的信息来导航,同时使用实时感知数据来填充细节。例如,Atlas 寻找一个可以跳跃的盒子,如果盒子移动到侧面 0.5 米,Atlas 会在那里找到并调整姿势。如果盒子移动得太远,系统找不到它就会停下来。

▲ 图 3:展示机器人对跑酷课程中伙伴的感知的动画。

这是一个 3D 可视化动图,展示了机器人在跑酷障碍跑道上看到的内容和机器人通过内容反馈的计划。主动跟踪的物体被绘制成绿色,当物体的距离超过感知范围时,图标就会从绿色变成紫色。跟踪系统也会不断跟进物体的姿态传给导航系统,导航系统会通过地图上的信息设计好对应物体的绿色脚印。

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