解密：波士顿动力如何用算法构建 Atlas 机器人的感官世界

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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。机器人对跑酷的感知机器人感知算法，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