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usdt支付接口(www.caibao.it):波士顿动力副总裁:机械人一天就学会了芭蕾舞,尚未使用机械学习手艺

admin6个月前486

原题目:波士顿动力副总裁:机械人一天就学会了芭蕾舞,尚未使用机械学习手艺

晓查 编译整理

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

新年之前,波士顿动力上传了一段机械人舞蹈的视频引爆全网。现在这段视频仅在YouTube平台就已经被旁观跨越2500万次。

当初,为了拍摄这段机械人舞蹈,波士顿动力甚至请来了专业的舞蹈指导Monica Thomas和人类舞蹈演员,为机械人设计动作。

在这段视频的背后,还隐藏着哪些手艺细节?最近IEEE Spectrum采访到了波士顿动力工程副总裁、Atlas双足机械人团队负责人Aaron Saunders。

Saunders从2003年最先就进入波士顿动力事情,介入了许多早期机械人的开发,好比机械狗LittleDog就是出自他之手。

以下是采访的主要内容。

请来人类舞者指导

IEEE Spectrum:您若何看待网络上对这段视频的反映?

Aaron Saunders:我们对制作的视频抱有差别的期望;对我们来说,这绝对是有趣的。YouTube上的回应刷新了我们的纪录:我们收到了数百封电子邮件和电话,这些人表达了他们的热情,分享了他们对我们下一步应该做什么的想法,好比这首歌怎么样,这个舞蹈动作怎么样,以是这真的很有趣。

我最喜欢的回应是我94岁的奶奶发给我的。她在YouTube上看了视频,然后通过家人发送了一条信息,询问我是否会教机械人这些舞蹈动作。我以为这段视频吸引了更多观众,由于它融合了经典音乐和新手艺。

我们以前从未见过Atlas有这样的动作,您能谈谈你们是若何做到的吗?

我们从和舞蹈演员和编舞互助最先,通过创作和编排一个套路,来为舞蹈缔造一个开端的观点。其中一个挑战,尤其是Atlas面临的焦点挑战,是调整人类的舞蹈动作,以便在机械人上演出。

为此,我们使用模拟来快速迭代运动观点,同时征求编舞的反馈,做到在Atlas气力和速率的能力局限之内。这是一个多次频频的历程,他们会说出他们想让我们做什么,工程师会看着屏幕说“这个动作容易”、“这个动作很难”或者“这个动作让我畏惧”。

然后我们举行讨论,在模拟中实验差别的器械,并举行调整,以找到一套兼容的动作可以在Atlas上执行。

在整个项目中,随着我们构建工具越来越完善,建立这些新舞蹈动作所需的时间变得越来越短。例如,最终我们能够在拍摄的前一天,用工具链在一天内乐成建立Atlas的一个芭蕾舞动作。因此,它不是手动编写的,而是有一个可以可以让你设计种种动作的pipeline,你可以通过种种差别的输入来形貌,并把它们推送到机械人身上。

若何迁徙人类动作

有没有一些动作,稀奇难从人类迁徙到Atlas机械人身上?照样Atlas可以做得比人类做得更好?

芭蕾舞部门的一些旋转动作,需要更多的迭代才气最先运作,由于这些离跳跃和跑步等更有履历的动作相差最远,它们对机械和软件都提出了新的挑战。不要低估人类舞者的灵活性和气力。当你带着优异的人类舞蹈演员,试图让机械人学着做他们能做的动作,这是一个难题。

从基本上说,我不以为Atlas有这些舞蹈演员所拥有的运动局限或气力,只管我们继续为此开发机械人。由于我们信赖,为了在商业上普遍部署这种机械人,并最终在家庭中部署,我们以为他们需要有这种水平的性能。

机械人真正善于的是,以完全相同的方式一遍又一各处做某件事。因此,一旦我们输入了我们想做的事情,机械人就可以一遍又一各处做,我们会从差别的角度拍摄。

我可以明白你若何使用人类舞者来辅助Atlas完成舞蹈套路,然则你们是若何让Spot机械狗和Handle搬运工一起舞蹈的?

我以为,和我们一起事情的人现实上有许多思索运动的先天,思索若何通过运动来表达自己。我们的机械人动作异常好。我们发现人类舞者与机械人的运动方式是关联的,舞蹈指导会把这些统一起来,不管是两条腿照样四条腿。当你纷歧定有动物运动或人类行为的模板时,只需要更起劲地思索若何去做某事,对于更务实的商业行为也是云云。

你们教机械人舞蹈、做体操或跑酷的履历,对你们机械人的商业应用有什么启发?

我们以为舞蹈和跑酷固有的技术,如灵活性、平衡和感知,是种种机械人应用的基础。也许更主要的是,在建立新的机械人能力和享受兴趣之间找到交集,一直是波士顿动力机械人前进的窍门。

当你让机械人在几天内实现这些动作到达极限时,你会学到许多关于硬件鲁棒性的知识。通过产物化,Spot变得异常鲁棒,险些不需要维护。一旦你教会它,它就可以整天舞蹈。

它今天云云壮大,是由于我们从以前新鲜而有趣的事情中学到了教训。你必须进入未知的领域,才气知道你不知道的事情。

两天拍完,未做剪辑

通过旁观视频,很难知道这背后需要破费若干时间,以及它们在多大水平上代表了机械人的现实能力。你能谈谈吗?

我试着在这个视频的靠山下回覆,我以为我们公布的所有视频都是云云。我们起劲去做一件事,一旦做成,它就乐成了。对于Atlas来说,大多数机械人控制都是来自我们以前的事情,好比在跑酷上做的事情,让我们走上了使用模子展望控制器来思量动力学和平衡的门路。

我们用这些在机械人上运行一组舞步,这些舞步是我们与舞蹈演员和编舞一起离线设计的。以是,我们花了许多时间,用几个月来思索舞蹈、构想动作、在模拟中迭代。

舞蹈需要很大的气力和速率,以是我们甚至升级了阿特拉斯的一些硬件,让它更有气力。舞蹈可能是我们迄今为止所做的最有气力的事情。只管你可能以为跑酷看起来更具爆发力,但你在舞蹈中的运动量和速率令人难以置信。这也花了我们几个月的时间,让机械拥有与算法一致的能力。

你看到的这段视频,我们只拍摄了两天。大部门时间都花在了研究若何让摄像机在一群机械人中移动,来拍摄延续两分钟的镜头。当我们多次跑着拍摄舞蹈动作时,就可以异常可靠地重复它。

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在开场的两分钟镜头中,没有剪辑或拼接。

硬件一定有一些需要维护的故障,我们的机械人有时会绊倒。这些行为不会被产物化,也不是100%可靠,但它们是可重复的。我们老实地展示了我们能做的事情,而不是我们曾经做过的事情。我以为,当我们已经取得了一些成就后,是需要老实的,这对我们来说一定很主要。

你提到Spot现在已经稳固到可以跳一整天的舞了。那Atlas怎么样?若是你不停替换电池,它也能跳一整天吗?

Atlas,作为一个天下上只有少数几台的机械人,它们很庞大,可靠性不是主要关注点。我们一定会不时让机械人休息一下。然则硬件的鲁棒性真的很不错。若是没有这种鲁棒性,我们基本无法制作视频。

我以为Atlas更像一架直升机,你花在维护上的时间,相比花在操作上的时间更多。而对于Spot,人们的期望是它更像一辆车,你可以运行它很长时间。

软硬件手艺细节

当你教Atlas做新的事情时,它用到了任何机械学习吗?若是没有,为什么?

作为一家公司,我们已经探索了许多器械,然则Atlas现在没有使用学习控制器。我期待有一天我们会的。

Atlas现在的舞蹈演出使用了我们所谓的反射控制,这是对力的反映、在线和离线轨迹优化以及模子展望控制的连系。我们行使这些手艺,由于它们是解锁真正高性能的可靠方式,而且我们知道若何很好地使用这些工具。至于这些工具能做到什么,现在我们还没有探索到路的终点。

我们们设计使用机械学习来扩展和构建我们开发的软件和硬件基础,但我以为我们和社区仍然在起劲找出应用这些工具的准确方式。这是我们自然生长的一部门。

现在Atlas的大部门运动来自于它的下半身,然则跑酷也行使了上半身的气力和迅速,我们最近看到一些观点图片显示,Atlas在做支持跳跃和引体向上。您能告诉我们更多吗?

人类和动物用腿做的事情很神奇,然则用全身做的事情更神奇。我以为跑酷提供了一个巧妙的框架,让我们能够朝着全身灵活性的偏向前进。

散步和跑步只是这段旅程的最先。我们正在履历更庞大的动作,如跳跃和旋转,这是我们已往几年一直在起劲的偏向。我们下一步是探索若何用手臂来扩展这种灵活性。

我给Atlas团队的义务之一是,像行使腿一样行使手臂,来增强和扩大机动性,我对未来几年要做的事情感应异常兴奋,由于我们将有机遇行使Atlas做令人激动的事情。

您对机械人的液压驱动和电驱动有什么看法?

在我波士顿动力的职业生涯中,我曾强烈地感受到差别类型手艺的联系。我真的以为这不再是非此即彼的问题

我以为差别驱动手艺的选择,取决于你制造的机械人的巨细,你想让机械人做什么,你想让它去那里,以及其他许多因素。

这两种驱动器都是很好的,我喜欢同时使用。我们已经异常乐成地使用了这两种驱动器来制造机械人。

对我来说,液压驱动器和电驱动器之间唯一显著的区别可能在于规模。制造细小的液压装备真的很有挑战性,业内很少有人做这样的事情。相反,这个行业也不倾向于制造大规模的电气装备。以是,你可能会发现,这是两种手艺之间的自然划分。

展望

除了你所在的波士顿动力,最近另有什么让你感兴趣的机械人研究?

我真的很喜欢追踪感知、计算机视觉、地形感知方面的希望,这些领域能做的越好,我们能做的就越多。

对我小我私家来说,我喜欢的是操作研究,稀奇是它提高了我们对庞大的、基于摩擦的相互作用的明白,好比滑动和推动,或者移动像绳索这样的柔性物体。我们看到了一种转变,从仅仅捏器械、拿器械、移动和放下器械,到与环境更有意义的互动。

我以为,对这种操作方式的研究将释放移动操作器的潜力,我以为这将真正打开机械人与天下互动的厚实能力。

你还想让人们从这个视频中获得什么吗?

我花了这么多时间沉浸在机械人学中,并对机械人是什么,以及它的能力和局限性有着深刻的明白。我有个强烈的愿望是,让更多的人花更多的时间与机械人在一起。

我们在YouTube上看到许多人对视频的意见和想法。在我看来,若是更多的人有机遇思索、学习和花时间与机械人在一起,这种新的明白水平,可以辅助他们想象机械人在一样平常生涯中新的用途。我以为这种可能性真的很令人激动,我只是希望更多的人能够踏上这段旅程。

波士顿动力「全家」舞蹈贺新年,马斯克点赞视频:这不是CG!

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/humanoids/how-boston-dynamics-taught-its-robots-to-dance

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