波士頓動力與行走機器人

關于這款機器人，有幾點需要特別注意：

新版本Atlas高5.9英尺（1.75 m ），重180磅（82 kg ），比前一代高6.2英尺（1.9m）重345磅（156kg）的型號更短更輕。Atlas為戶外和室內應用設計。它是電力驅動和液壓制動的。它的身體和腿中使用了傳感器來保持平衡，傳感器位于其四肢以防側翻，有些傳感器甚至能夠識別箱子或門上類似QR的編碼。還在頭部使用了激光雷達和立體傳感器以避開障礙物、評估地形和幫助導航。

Atlas是綁了一個外部電源來供電的，而這一版本則是電池供電，更時尚、更安靜、更靈活，所以比起上一個版本，新Atlas看起來看輕盈，走起路來健步如飛。

看起來波士頓動力認為電機還無力驅動180磅機器人完成行走的任務，所以他們繼續使用了更為復雜（通常也更混亂）的液壓系統。其它有足機器人也同樣這么做，看起來這似乎是在電力的高效和液壓的高功率之前作出的妥協。其動態平衡讓我們想起了早期的BigDog，但Atlas是依靠雙足行走的，這實在太強了，因為其肢體在保證移動速度的同時還需要支持上身。

我們目前還不清楚目前這款機器人的自動化程度有多高。在戶外行走時，其激光雷達看起來并沒有太多旋轉，這意味著很有可能有人在遙控它。一些搬盒子的過程看起來是自動的，但我們肯定要關注在該機器人將盒子碼在架子上時背后發生著什么。


Atlas雙足機器人在自主平衡方面取得了巨大進步

尤其值得注意的是其在自主平衡上取得的進步。Atlas是雙足人形機器人，其運動穩定性一直是學術界研究的難題。在去年DARPA機器人挑戰賽這樣的頂尖賽事里，參賽團隊的機器人面臨的最大難題是讓自己保持直立，那些世界一流的實驗室做出的雙足機器人步態在平地上仍是小心翼翼，而且還經常摔，當然，也不能自己站起來?？匆幌逻@些機器人摔倒的視頻，你就能想象出讓機器人平衡站立和正常行走是多么困難的事情。

這些摔倒視頻看起來令人捧腹，但對于這些價值百萬美元的機器人來說，由于平衡能力不足導致的摔倒動作可能會帶來毀滅性的打擊——儀器、電機和其他部件造成了嚴重損壞。因此，如何增加機器人的平衡能力，成為所有機器人公司所面臨的最嚴峻的問題。

從本次波士頓公司發布的視頻來看，他們很好的解決了這個問題，波士頓動力公司對此沒有進行詳細說明，但從公司創始人 Marc Raibert 在2015年8月份的FAB 11大會演講中可以看出一些端倪。他在現場展示了一段視頻，那時的 Atlas已經能夠做到了在樹林中快速行走。

與那個在幾個月前 DARPA 機器人挑戰賽中行走緩慢、摔的很慘的 Atlas 判若兩人。Raibert 說，關鍵在于他們的機器人可以通過快速移動、選擇新的落腳點來實現動態平衡。
關于波士頓動力和逆天Atlas擬人機器人，這里有你想知道的一切。

在左邊是Atlas腿的一個版本。右邊則是波士頓動力“未來的愿景”：這只腳將采用3D 打印，將所有的液壓元件直接打印到其結構中。這只腳看上去有很多仿生的元素，比如“類動脈式的液壓管道布局”、看上去很像骨頭的支架等。我們并沒有看到這條腿的實物圖片，但聽上去波士頓動力已經造出來了一個。Marc Raibert信心滿滿的說：「我現在還不能給你們展示機器人，但我們在很努力地推進這個項目，并且我認為到年底你們將看到使用類似這種技術制作的波士頓動力機器人?！闺m然推遲了幾個月，但Atlas還是做到了。

除了Atlas，也有一些機器人團隊很好的解決了機器人平衡的問題。在2015 DARPA 機器人挑戰賽中，許多參賽團隊的機器人使用了Atlas，他們通過安裝他們自己的軟件并修改來讓機器人保持平衡。來自WPI-CMU的阿特拉斯機器人Warner是諸多Atlas中唯一一個沒有摔倒或需要重啟的機器人。在決賽的兩次嘗試中，他們都成功走到最后，拿下八分中的七分。這樣優異表現的背后，是CMU機器人學院Christopher Atkeson教授組對穩定步態的研究成果，尤其是組里博士生馮思遠的工作，馮思遠在3D行走方面的論文曾在13年的仿人機器人國際會議Humanoids上獲得過大會最佳論文（Best Paper）的榮譽。

Atlas展示了雙足機器人優秀的平衡能力，但總有一些極端情況會讓它失去平衡，如何應對？那就讓它們優雅的摔倒。伍斯特理工學院的Matt DeDonato指出：「大多數的（機器人挑戰賽）參與者，都會關注機器人保持直立而不是關注找出更好的摔倒方式，尤其是當每次摔倒，都會有大量的時間懲罰」。在與卡內基梅隆大學合作中，為了減小損壞，當檢測到摔倒時，Matt DeDonato的隊伍操控的阿特拉斯機器人都會關掉自身的執行器，然后跛行前進。在整個DAPRA挑戰中，DeDonato的隊伍保持著機器人始終站立。但是DeDonato指出：「隨著機器人的商業化，需要研究這個領域，畢竟機器人總會有摔倒的時候」。

對此，波士頓動力創始人Marc Raibert指出：「當他的隊伍開發一個四足機器人BigDog時，就開始思考怎樣保護一個即將摔落的機器人。最初的想法是當檢測摔倒時，讓機器人的四肢失靈」。他說：「當四肢碰到地面時，四肢如同長的杠桿，力量會直接作用在連接處。我們的確摔壞過BigDog的一些腿，所以我們重新對BigDog編程。當出現摔倒時，就松動它四肢的連接處。我們現在做的機器人都會檢測當他們失去平衡時，對應做出什么反應?！?br/>
佐治亞理工學院研究者們從人類摔倒的行為中總結出一種算法，讓一個不平衡的機器人找出怎樣扭曲它的身體，使得它能減小與地面的碰撞力。為了驅散摔倒的動力，這種算法會計算出機器人摔倒與地面產生的一系列接觸點。他們用一個小的人形機器人BioloidGP來測試算法，用Atlas來模擬實戰。研究成員Karen Liu表示，還會基于人類的條件反射給機器人建立一套類似的神經系統