自2016年首次亮相以來，波士頓動力雙足機器人Atlas已經(jīng)紅了整整五年半。

這個站在機器人研究金字塔尖的神奇“物種”一路飛速進化，剛出場時其形象還人不人鬼不鬼，在滾動履帶上甩著兩條扭曲的大長腿，隨后不僅外觀越來越炫酷，而且新技能不斷刷新人類認(rèn)知。

從踩碎石爬雪地到撐桿跳后空翻，從蹣跚學(xué)步到高難度體操跑酷，每當(dāng)波士頓動力放出Atlas新視頻，評論區(qū)總能聽取“哇”聲一片。這些神乎其神宛如CG特效的炫技背后，是波士頓動力Atlas四個團隊協(xié)同作戰(zhàn)修煉的苦功。

六年之間，波士頓動力在雙足機器人平衡控制、行動規(guī)劃等技術(shù)方向如何迭代進化？哪些硬核科技成就了靈敏度和爆發(fā)力越來越強的Atlas？

一、從蹣跚學(xué)步到學(xué)會跑酷，Atlas的受虐之路

最早讓波士頓動力走紅的，應(yīng)該是他們在2010年發(fā)布的這段“虐狗”視頻。

早期的波士頓動力與美國軍方有著密切的合作，研究資金也大多來自美軍資助。上面這只受到“虐待”的機器人就是波士頓動力為美軍開發(fā)的用于運輸貨物的四足仿生機器人BigDog，它以“踹不倒”的能力走紅網(wǎng)絡(luò)，直到現(xiàn)在這段“虐狗”視頻還會被網(wǎng)友拿來調(diào)侃。

Atlas有著和Bigdog一樣的遭遇，它成長的路上也伴隨著各種“虐待”。對于Atlas來說，被工程師從背后一把推倒摔個“狗吃屎”是再常見不過的事情。

Atlas的前身是為美軍測試防護服性能的雙足機器人Petman，早在2009年的時候原型機就已經(jīng)亮相，這時的Petman只有兩條腿，需要拖著電纜在履帶上晃晃悠悠地行走，它的受虐之路也正是由此開始。

2013年，初具人類外形的Atlas原型機亮相，這時的Atlas已經(jīng)能夠在碎石堆上行走，受到的“虐待”也變得更殘酷，它不僅要“金雞獨立”，還要承受大擺球的撞擊。

時間到了2016年，也就是波士頓動力被谷歌收購后的第三年，我們所熟悉的那個Atlas終于正式亮相。它的外觀已與現(xiàn)在會跑酷、會跳舞的Atlas無異。但這時的Atlas仍是個“嬰兒”，尚在蹣跚學(xué)步階段，走路踉踉蹌蹌，動作也不連貫。網(wǎng)友調(diào)侃說它像極了一個半夜里走在回家路上的醉漢。

盡管如此，Atlas受到的“虐待”絲毫沒有減少，反而還變本加厲了起來。比如，當(dāng)Atlas費勁半天力氣搬起箱子時，工作人員一棍子將箱子打掉，還“粗暴地”推上它一把，讓它險些摔倒。

再或者，工作人員直接從Atlas背后推上一把，讓它的面部和地面來一個親密接觸，趴在地上久久不能動彈。

盡管機器人并沒有情感和痛覺，對于這樣的“欺凌”不會感到傷心或難過，但這樣的畫面仍然引起了一部分網(wǎng)友的同情，紛紛留言道：“不要再欺負(fù)那個可憐的家伙了！”“我真的為機器人感到難過。”

當(dāng)然，這代Atlas離“完美”還有很大的距離，它的動作仍不連貫， 跳起來落地后依舊會踉蹌甚至摔倒。不知道波士頓動力是不是聽到了網(wǎng)友的呼聲，他們沒有再放出“虐待”Atlas的鏡頭。

時間又過了一年，Atlas學(xué)會了跑步，能夠邊跑邊越過原木、躍上臺階。

到了2019年，Atlas掌握了“體操”技巧，能夠連續(xù)的跳躍、翻滾、倒立。

被軟銀收購后，波士頓動力一直希望能夠開啟商業(yè)化之路。2020年中旬，波士頓動力首款商用機器狗Spot正式開售，售價折合人民幣將近50萬元。顯然這個售價很難給波士頓動力帶來太多銷量。據(jù)彭博社報道，截至2020年底，Spot僅被賣出了大約400臺。

與波士頓動力漫長的商業(yè)化之路相對應(yīng)的是，開發(fā)機器人需要大量的投入。或許正是因為這個原因，讓軟銀最終選擇將波士頓動力出售。2020年底，現(xiàn)代汽車集團宣布將收購波士頓動力。今年6月份，現(xiàn)代正式宣布從軟銀手中購得了波士頓動力80%的股份，獲得波士頓動力的控股權(quán)。

不過，Atlas的成長依舊未受到易主的影響，在2020年即將結(jié)束之際，波士頓動力發(fā)布了一條Atlas跳舞的視頻。在這條視頻里，兩個Atlas機器人隨著音樂翩翩起舞，因動作過于流暢自然，以至于不少網(wǎng)友認(rèn)為這是CG特效。

兩周前，波士頓動力展示了Atlas的最新成就——跑酷。這段視頻里，它連續(xù)地越過臺階，跑過斜坡，走過平衡木，甚至還單手支撐身體越過橫桿，一系列動作下來靈巧度不輸人類。

波士頓動力的工程師還透露，這一代的Atlas并非像以前一樣通過事先編程完成整條路線，而是靠它自身的傳感器感知環(huán)境，從而自主行動。

盡管Atlas已經(jīng)能夠如此流暢地跑酷，但摔跤對它來說依舊是一件不可避免的事情。跑酷過程中Atlas仍會失去平衡而摔倒，甚至有時為它提供動力的液壓管會突然爆裂，讓它瞬間“癱瘓”在地。

Atlas正是在不斷地摔跤中逐漸從蹣跚學(xué)步成長到可以流暢跑酷。在波士頓動力內(nèi)部，“建造它、摔壞它、修好它（Build it, Break it, Fix it）成為了一句廣為流傳的口號。

對于波士頓動力的工程師而言，Atlas不斷地摔跤和與障礙物之間的碰撞都是研究團隊學(xué)習(xí)過程的一部分，這讓Atlas身上需要改進的地方得以暴露，為他們提供了改進機器人的機會。

二、五年時間，環(huán)境感知和適應(yīng)性得到提升
對Atlas來說，能夠適應(yīng)各種環(huán)境，保持身體平衡從而避免在行走、跑步、跳躍過程中摔跤是頭等大事。為了做到這一點，從它對環(huán)境的感知能力到對環(huán)境的適應(yīng)能力在這五年間經(jīng)歷了多次迭代。與此同時，它自主行動的能力也得到了增強。

1、從“醉漢”到“跑酷者”，Atlas身體協(xié)調(diào)性得到提高

最初的Atlas走路踉踉蹌蹌，行走過程中身體仍較為僵硬，在快要摔倒的時候無法調(diào)動全身，只會通過改變步伐來重新尋找平衡。它的雙臂更是像“焊死”了一樣，一動不動，因此網(wǎng)友評價它說像極了一個醉漢。

走路踉踉蹌蹌的Atlas

在接下來的幾年內(nèi)，Atlas逐漸學(xué)會了揮動雙臂來保持身體平衡，對全身的調(diào)動也變得越來越靈活，甚至學(xué)會了倒立、跳馬、跳舞和跑酷，其動作越來越接近人類。

然而，這并非單純的對人類的模仿。機器人身體結(jié)構(gòu)和人類有很大差別，比如它沒有脊椎和肩胛骨，同時手臂也相對較為脆弱。因此團隊必須不斷地在它的尺寸和復(fù)雜性之間對它的重量、強度、活動能力等各種要素進行權(quán)衡，并對控制算法進行優(yōu)化，來更好的協(xié)調(diào)它的各種動作。

盡管跑酷是一項小眾運動，但是它作為一項需要調(diào)動全身的活動，要求Atlas做到在各種條件下保持身體平衡，并做到在各種動作之間的無縫切換，這為Atlas團隊提供了一個完美的測試條件。

波士頓動力在IEEE Spectrum的一次采訪中提到，Atlas開發(fā)團隊正在利用跑酷來推動Atlas處理更多復(fù)雜的動態(tài)行為，目前仍只是一個開端，在接下來的幾年內(nèi)它將學(xué)會利用手臂拓展更多活動能力。

2、從提前預(yù)設(shè)行動到自主規(guī)劃路徑

如果你看完了Atlas這五年內(nèi)的8條視頻，可能會感覺Atlas在最近幾年的進步?jīng)]那么明顯。比如，在2017年的時候Atlas就能夠在臺階之間跳躍，還能進行后空翻。一年后，它又學(xué)會了一邊跑步一邊躍上幾層臺階。在這樣的成長軌跡下，Atlas學(xué)會“跑酷”似乎也是理所應(yīng)當(dāng)?shù)?。然而，Atlas實現(xiàn)這一系列動作背后的基本過程已經(jīng)發(fā)生了巨大的改變。

最初的Atlas由人進行遙控，控制它的行走方向。如果想要它完成某項挑戰(zhàn)（比如跑酷或跳舞等），需要提前對各種動作進行動態(tài)捕捉，然后將捕捉到的動作連成可執(zhí)行的程序。這時的Atlas只是機械的完成相應(yīng)的任務(wù)，而并沒有與環(huán)境產(chǎn)生互動。

在Atlas最近的這次跑酷中，研究團隊已不需要提前對它的行動進行規(guī)劃。在跑酷之前，研究團隊為Atlas提供了一張高級地圖，其中大致描述了它的行動路線和相應(yīng)位置應(yīng)該做出的動作。跑酷過程中Atlas利用這些信息來為自己導(dǎo)航，并且它可以對環(huán)境進行感知，根據(jù)實時感知到的數(shù)據(jù)自主規(guī)劃整個行動以完成挑戰(zhàn)。

Atlas執(zhí)行的每個動作都源自其行為庫中的動作模板，它可以根據(jù)目標(biāo)情況自主從庫中選擇相應(yīng)的動作執(zhí)行。跑酷過程中，Atlas的模型預(yù)測控制器（MPC）會調(diào)整其發(fā)力、姿勢、動作發(fā)生時機等細節(jié)，來應(yīng)對環(huán)境、腳滑等各種可能實時出現(xiàn)的因素。這意味著研究人員不必為Atlas的行動逐個調(diào)整細節(jié)，它的控制器就可以做到。

并且，MPC還允許Atlas跨行為邊界預(yù)測下一步的行動，比如它知道了這次跳躍后是一個后空翻后，就可以自動地創(chuàng)建從一個行為到下一個行為的過渡，使每一步動作都自然的連貫起來。

3、TOF深度傳感器構(gòu)建“3D地圖”
Atlas能夠根據(jù)環(huán)境自主規(guī)劃行動，得益于其環(huán)境感知能力的提升。

最初版本的Atlas頭部裝有激光雷達和立體傳感器，這能夠幫助它躲避障礙物、識別地形變化、輔助導(dǎo)航等。在2018年的迭代中，Atlas可以利用計算機視覺來標(biāo)記和定位自己，以幫助其在跑步和跳躍過程中準(zhǔn)確定位落腳點。

但是這還遠不能支撐Atlas自主行動，它需要將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為對決策和規(guī)劃身體動作有用的信息，以識別障礙物和自主導(dǎo)航。

現(xiàn)在，Atlas可以利用頭部的RGB攝像頭和TOF深度傳感器獲取更加全面的環(huán)境信息。TOF深度傳感器以每秒15幀的速度生成環(huán)境的點云（point clouds）。點云是大量測距結(jié)果的集合，Atlas獲取到環(huán)境的點云后，它的感知軟件會利用一種稱作多平面分割（multi-plane segmentation）的算法從中提取平面，并輸入到一個映射系統(tǒng)中，構(gòu)建出Atlas看到的不同對象的模型。

這就相當(dāng)于為Atlas構(gòu)建了一張3D地圖，Atlas跑酷過程中正是基于它構(gòu)建的這個模型來規(guī)劃路徑，計算每一步的落腳點。

三、Atlas機器人如何感知世界
機器人該怎么樣才能像運動員一樣奔跑、翻轉(zhuǎn)、跳躍？創(chuàng)造這些高能演示的是一個有趣的挑戰(zhàn)，但波士頓的技術(shù)目標(biāo)不僅僅是創(chuàng)造一場華麗的表演。在Atlas項目中，他們以跑酷為實驗主題，通過動態(tài)運動，感知和控制之間的聯(lián)系，來研究相關(guān)的問題。這些問題的解決有助于機器人更加順暢的運行。

機器人感知算法會被用到相機和激光雷達等傳感器的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換對策和規(guī)劃物理行動中。雖然Atlas使用IMU、關(guān)節(jié)位置和受力傳感器來控制其身體并感受地面獲得平衡，但Atlas還需要感知算法來識別障礙物，如圖1中看到的木箱和窄橋。

Atlas使用深度相機以每秒15幀的速度生成環(huán)境點云。點云是距離測量數(shù)據(jù)的集合。Atlas的感知軟件使用多平面分割的算法從點云中提取表面。接著算法輸出的數(shù)據(jù)被輸入地圖系統(tǒng)，最后系統(tǒng)幫助Atlas用相機看到不同物體建立模型。

為了擴展跑酷課程，機器人被導(dǎo)入一張高級地圖，其中包括命令它去哪里，以及路上應(yīng)該做什么動作。這張高級地圖與實際課程不完全一致，它是對障礙物位置和一些主要動作的簡要描述。所以Atlas會使用這些簡要的信息來導(dǎo)航，同時使用實時感知數(shù)據(jù)來填充細節(jié)。例如，Atlas尋找一個可以跳躍的盒子，如果盒子移動到側(cè)面0.5米，Atlas會在那里找到并調(diào)整姿勢。如果盒子移動得太遠，系統(tǒng)找不到它就會停下來。

機器人在跑酷障礙跑道上看到的內(nèi)容和機器人通過內(nèi)容反饋的計劃。主動跟蹤的物體被繪制成綠色，當(dāng)物體的距離超過感知范圍時，圖標(biāo)就會從綠色變成紫色。跟蹤系統(tǒng)也會不斷跟進物體的姿態(tài)傳給導(dǎo)航系統(tǒng)，導(dǎo)航系統(tǒng)會通過地圖上的信息設(shè)計好對應(yīng)物體的綠色腳印。

為未來奠定基礎(chǔ)
研究人員對Atlas系統(tǒng)中創(chuàng)建和控制動態(tài)行為（也包括舞蹈）有了深刻的理解。但更重要的是，創(chuàng)造了一個可擴展軟件系統(tǒng)的機會，也讓Atlas系統(tǒng)通過感知自身環(huán)境做出改變，這個系統(tǒng)將與他們的團隊一起成長。