Atlas機器人越來越像人了，強化學習加持爬行、翻跟頭、跳街舞！
Atlas機器人越來越像人了，強化學習加持爬行、翻跟頭、跳街舞！最近，國內各種人形機器人紛紛亮相，效果令人驚嘆。作為該領域的老牌玩家，波士頓動力終于展示了其最新成果。昨天，他們發(fā)布了一段長達一分鐘的視頻，展示了Atlas機器人的多項新技能。視頻中，Atlas不僅能跑、能爬，還能翻跟頭、跳街舞，動作流暢自然。
這次演示中，波士頓動力采用了基于動作捕捉技術的強化學習策略，使得Atlas的動作更加接近人類。除了基本的走、跑、爬之外，Atlas還學會了更復雜的動作。例如，它能夠輕松地翻跟頭，并且在翻跟頭時調整姿勢以保持平衡。此外，Atlas還展示了倒立翻跟頭和倒立側翻等高難度動作，令人印象深刻。
據(jù)專家分析，Atlas展現(xiàn)了全尺寸（1.8米級）機器人運動控制領域的三項突破性進展。首先是基于新型電驅一體化關節(jié)結構的強化學習框架，實現(xiàn)了全動作域覆蓋，通過軌跡跟蹤與動作模仿技術成功復現(xiàn)了人類基礎運動模式。其次，硬件平臺驗證了基于動畫領域高階表征的機器人動作實例化路徑可行性。最后，系統(tǒng)性工程化能力構建了可擴展的機器人控制范式，為后續(xù)高階規(guī)劃器與通用運動控制器的研發(fā)奠定了基礎。
目前，幾乎所有前沿人形機器人研究者都意識到，這種強化學習動作模仿技術的重要性。如果一條軌跡可以被如此精確和穩(wěn)定地跟蹤，那么生成模型的思想可以被引入到任意動作生成領域。當前的技術邊界主要體現(xiàn)在非結構化環(huán)境感知領域，如動態(tài)干涉約束下的主動視覺感知系統(tǒng)、端到端在線建圖以及基于人類行為表征的感知-動作閉環(huán)等方面仍需理論突破。
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