波士顿动力机器狗侧空翻炸场! 穿轮滑鞋照样能翻
波士顿动力机器狗侧空翻炸场! 穿轮滑鞋照样能翻
更新时间： 浏览次数： 258
henry 发自 凹非寺
刚刚，风头被中国机器人盖过的波士顿动力，又整了个大活！
前后空翻我还能理解，这侧空翻？（不是哥们，你真会啊！）
那再来三个后空翻呢？
直接连翻三个，蓄力、弹跳、旋转、落地、缓冲、调整一气呵成。
穿了轮滑鞋照样能翻，帅不帅你就说吧！
然而，负责Spot的工程师Arun Kumar却淡淡地表示：
“Spot并不是专为空翻设计的，其实在开始之前，我们甚至没想过它能后空翻。”
天啊，快看看这个家伙。
Spot，不止杂耍
有一说一，Arun Kumar还真没有凡尔赛。
除了前后侧空翻，作为一只合格的机器狗，Spot还真有点东西在身上。
负重爬楼。
勘测扫描。
就连开个门也是“顺手的事”。
毫无疑问，机器狗真正的用途是上面这些实打实的任务。
就连Arun老哥也表示，客户可能不需要专门买一条机器狗来看它后空翻（doge）。
那么，为什么要训练机器狗来做空翻呢？
这里的逻辑是这样的：
在真实作业环境里，Spot可能滑倒、被障碍绊住，人类不可能每次都亲自去扶它。
所以，为了让机器狗能在摔倒的时候更容易地爬起来，就需要开发一个能充分利用硬件和动力的系统。
因此，像空翻这种看似花哨的动作，实际上是最严苛的测试手段：
能做到连翻三下，就证明系统硬件强、算法稳、子系统协同也牛。
由此一来，机器狗在真实环境作业也更加有保障。
另外，Arun Kumar还透露了Spot训练的一些细节：
他们先在仿真环境中进行强化学习，一旦策略出现问题，那么他们就将其部署在真机上进行测试，观察问题，然后反复测试迭代，加强Spot的稳定性。
（注：可参考论文High-Performance Reinforcement Learning on Spot: Optimizing Simulation Parameters with Distributional Measures）
此外，作为波士顿动力的小型四足机器人：
Spot高84cm，长110cm，宽50cm，净重32.5kg，全身共12个自由度（每条腿 3 个），并配有5对立体摄像机。
One more thing
值得一提的是，Spot这次的空翻不光是为了测试硬件和动力系统，同时也是为了上《美国达人秀》做准备。
作为2016年就“出生”的机器狗，Spot早已成名多年。
早在2018年，波士顿动力还没上市之前，Spot就已经跳起了火星哥的《Uptown Funk》。
而在2020年，Spot更是加入“机器人群”，来了个人狗共舞。
同年，Spot更是随着防弹少年团的歌整了个“七狗观音”。
（值得一提的是，在2020年12月，韩国现代集团收购了波士顿动力80%的股份，并于2021年6月实现全部控股）
所以，对Spot来说，舞蹈和娱乐一直都是它的训练场，你说是吧？
参考链接[1]https://x.com/BostonDynamics/status/1960700538665721871[2]https://rai-inst.com/resources/papers/high-performance-reinforcement-learning-on-spot/[3]https://www.youtube.com/watch?v=LMPxtcEgtds[4]https://bostondynamics.com/blog/spot-takes-the-stage/
— 完 —
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