后空翻之后，波士顿动力的机器人开始做瑜伽了

本文转自： 新智元(AI_era)，作者：张乾

【导读】Open AI的员工Jack Clark最近发布的一条推特，记录了波士顿动力Spot机器人由侧躺、翻身再到站立的过程。整个过程动作流畅，Jack Clark认为就像是在做瑜伽。

波士顿动力的Atlas机器人完成360度完美后空翻之后的两个月，公司的另一款产品又做了个瑜伽动作。

Open AI的员工Jack Clark最近发布的一条推特，记录了Spot机器人由侧躺、翻身再到站立的过程。

“波士顿动力的Spot机器人做了个瑜伽。”Jack Clark评论。

视频为机器人做的“瑜伽”

这个“瑜伽”动作大概分五步骤：

蹲下→侧躺→右腿支撑→四肢支撑→起身

不过，从视频上来看，这款涂着骚黄色外衣的机器人，更像是最新的Spot Mini，只不过增加了个脑袋。

根据波士顿动力官网介绍，Spot Mini高84厘米，重30公斤，有效载荷14公斤，使用3D视觉系统，主要应用于运输，并且能够爬楼梯，适合在家庭、办公室和户外等多种场景。

去年发布的时候，由于涂上了黄色外衣，加上身材小巧灵活，被认为是波士顿动力世上颜值最高的一款四足机器人，而且更像一只宠物狗。

在这之前，波士顿动力的机器人多聚焦在平衡性上，网上也流传出无数个机器人被踹、被推之后，机器人仍然安然无恙的视频，但失去平衡怎么爬起来的视频倒是很少见。

不过，虽然这个“瑜伽”动作很漂亮，但业内人士认为并没有什么技术含量，有可能是波士顿动力在炒作。

尽管有炒作嫌疑，但波士顿动力他们使用的算法可谓守口如瓶，去年谷歌工程师和两位机器人博士在Quora回答了一波，猜测它们可能用到的技术：

1、基于“灵活机器人动态顺序组合”。机器人策略使用基于模型的控制器，该控制器又被表示为在局部区域状态空间上操作的“成本漏斗”的顺序组成。

可以将“系统”（即机器人及其环境）的当前状态视为这些漏斗之一的一个点。

最底部的漏斗的最小值代表系统的“期望状态”，漏斗的结构代表在局部小的局域空间中局部动态的一个合理模型。

这种方法不是建立与状态无关的全局动态模型，而是模拟状态依赖的局部动态，其中状态空间区域由知道如何将系统同轴转移到另一个漏斗（我们还有另一个精确的局部模型）的模型“处理”。

只要状态估计是好的，策略就可以动态稳定地从一个状态转换到另一个状态（理想状态是成本较低）。这就解释了为什么BD的以控制理论为中心的方法依赖于这种精确的驱动和传感器。

2、可能专门采用显式模型，包括用许多微分方程和测量系数的大系统，而不是基于数据是学习。 看起来，BD机器人也是如此。

另一方面，一些算法位于控制和主动学习的交集处，包括贝叶斯算法的所有变体，例如卡尔曼滤波器和粒子滤波器。这些可能在BD机器人中使用。

3、主要使用足式运动算法来平衡，正如你可以清楚地看到他们的wildcats，跳跃/近距离跳跃机器人一样。

这也是一个相当具有挑战性的思想，认知和动作/平衡来到机器人。

1986年由麻省理工学院出版社出版的书很早就介绍了这个思想： https://mitpress.mit.edu/books/legged-robots-balance

波士顿动力在足式机器人上，无论是从运动、平衡、稳定性能上，可谓是一骑绝尘。并且随着波士顿动力不断推出重量更轻、噪音更小、动作更灵活的机器人，它进入消费级市场的脚步也越来越快。

据公众号“机器人学家”报道，波士顿动力创始人Marc Raibert也明确提出BD要进一步降低成本，推出消费级产品。这就意味着拿掉液泵使用电机+更高的续航能力+更紧凑的设计。目前来看，从Spot到SpotMini等产品的升级，应用场景也更偏向家庭、办公等，波士顿动力的足式机器人开始走向消费级市场。

在国内方面，创业公司宇树科技也推出四足机器人Laikago（莱卡狗），Laikago重22公斤，内置电池续航2-3小时，价格只需要2至3万元美金，远低于国外的同类机器人25万美元左右的价格。

注：Laikago四足机器人

不过，由于波士顿动力在液压控制系统等方面一直处于绝对领先的地位，产品资料也绝对保密，相比之下，国产机器人在工程技术上仍需要积累。

宇树科技创始人王兴兴本人也曾表示，无论是产品上或者算法上国产机器人还有很多问题需要解决，比如Laikago在复杂地面上行走还是难免会偶尔摔倒。

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