Atlas机器人越来越像人了,强化学习加持爬行、翻跟头、跳街舞!最近,国内各种人形机器人纷纷亮相,效果令人惊叹。作为该领域的老牌玩家,波士顿动力终于展示了其最新成果。昨天,他们发布了一段长达一分钟的视频,展示了Atlas机器人的多项新技能。视频中,Atlas不仅能跑、能爬,还能翻跟头、跳街舞,动作流畅自然。
这次演示中,波士顿动力采用了基于动作捕捉技术的强化学习策略,使得Atlas的动作更加接近人类。除了基本的走、跑、爬之外,Atlas还学会了更复杂的动作。例如,它能够轻松地翻跟头,并且在翻跟头时调整姿势以保持平衡。此外,Atlas还展示了倒立翻跟头和倒立侧翻等高难度动作,令人印象深刻。
据专家分析,Atlas展现了全尺寸(1.8米级)机器人运动控制领域的三项突破性进展。首先是基于新型电驱一体化关节结构的强化学习框架,实现了全动作域覆盖,通过轨迹跟踪与动作模仿技术成功复现了人类基础运动模式。其次,硬件平台验证了基于动画领域高阶表征的机器人动作实例化路径可行性。最后,系统性工程化能力构建了可扩展的机器人控制范式,为后续高阶规划器与通用运动控制器的研发奠定了基础。
目前,几乎所有前沿人形机器人研究者都意识到,这种强化学习动作模仿技术的重要性。如果一条轨迹可以被如此精确和稳定地跟踪,那么生成模型的思想可以被引入到任意动作生成领域。当前的技术边界主要体现在非结构化环境感知领域,如动态干涉约束下的主动视觉感知系统、端到端在线建图以及基于人类行为表征的感知-动作闭环等方面仍需理论突破。
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