Atlas 的发祥与早期版块

波士顿能源东谈主形机器东谈主 Atlas 的发祥不错追究到好意思国国防高等商讨谋略局（DARPA）主导的 PETMAN 形式。PETMAN 是一个设想用于检测化学预防衣的东谈主形机器东谈主，能模拟士兵在推行条款下对预防服的作用，不仅能均衡本身妥协放行走、波折身体，还能作念多样对化学预防衣有压力作用的健好意思体操，并通过模拟预防服内东谈主体生理学来扫尾温度、湿度和出汗。基于 PETMAN，波士顿能源在 2013 年推出了初版 Atlas 机器东谈主。初版 Atlas 身高约 1.8 米，重达 150 公斤，由航空级铝和钛建造，配备两个视觉系统 —— 一个激光测距仪和一个立体影相机，由机载电脑扫尾，行为领有 28 度的解放度。它的主要性情是需要一根长长的线进行供电，不错在实验室环境中走过铺满石块的谈路并保持均衡，在单脚站无意能承受一定的外部撞击，在履带上行走际遇挫折物时会自动更新步态贪图落方位，在旷野环境也能保持较好的均衡性。

Atlas 的迭代与进化

跟着时候的推移，Atlas 资历了屡次迭代。2015 年年级首，为了参加六月初的 DARPA 机器东谈主挑战赛，Atlas 完成了第一次紧要进化，全身百分之七十五被从头设想，变得愈加结实、快速、适意，收获于死后的电板大背包，脱离了电缆抑遏。2016 年 2 月，新版 Atlas 不错平定雪地行走、均衡能力强盛，颠仆了还能爬起来，还能主动大开房门、搬运货品。2017 年 11 月，Atlas 告捷完成后空翻动作，展示了令东谈主惊骇的体操动作。尔后，Atlas 不休升级，在 2018 年 5 月不错在旷野草地上慢跑、猖狂跨过挫折物，2019 年 9 月又掌合手了体操外行段。

Atlas 的技艺性情与上风

Atlas 的技艺性情和上风主要体当今其强盛的均衡能力、分解性能和自主行动能力上。它草率在多样复杂地形上保持均衡，如走过铺满石块的谈路、在雪地中行走等。其分解性能不凡，草率完成高难度的体操动作、后空翻、朝上等。此外，新一代的 Atlas 草率靠本身的传感器感知环境，从而自主行动，欺诈头部的 RGB 录像头和 TOF 深度传感器获取环境信息，构建 3D 舆图，并基于此贪图旅途和缱绻每一步的落脚点。

二、硬件与软件升级

（一）强盛的硬件性能进步

波士顿能源的 Atlas 机器东谈主从液压驱动滚动为全电动驱动后，带来了显赫的硬件性能进步。全电动系统赋予了 Atlas 更大的生动性和分解范围，使其动作愈加畅通和适意。比较液压驱动，电动系统减少了复杂软管和阀门的料理，已毕了强盛的扭矩输出。

头部设想为一个近似环形灯的圆形屏幕，不仅增强了功能性，还进步了东谈主机互动的体验。机械骨架也愈加轻巧，外不雅愈加流线型，展现出改日科技的魔力。这种新式机械骨架莫得任何袒露线缆，与前代比较愈加直率好意思不雅。

从俯卧情状赶紧起身、头部和躯干的 180 度旋转等动作，充分展示了 Atlas 的不凡均衡能力。其均衡能力的进步收获于全电动系统对关节扭矩的精确扫尾，以及高性能电动引申器的应用。这些引申器在大多数关节位置打造了一套定制化、高功率且相等生动的安设，领有巨大的行径范围，极端于将顶尖分解员的力量浓缩在了小小的安设之内。

（二）先进的软件技艺进展

Atlas 配备了先进的东谈主工智能和机器学习器用，如强化学习和缱绻机视觉。强化学习让 Atlas 草率通过试错学习优化其动作计谋，以完成更复杂的任务。缱绻机视觉技艺则使其草率及时感知环境，识别物体、地形和挫折物等。

这些软件技艺的应用使得 Atlas 草率更好地通晓并引申复杂的领导。举例，在模拟工场环境中，Atlas 草率欺诈机器学习和升级后的传感器引申分拣任务。当际遇舍弃零件费事时，如因位置较高导致零件难以顺利插足小车隔层，Atlas 在际遇阻力后会暂时将零件拿出，从头评估角度和位置后再尝试，最终告捷舍弃。这种对环境反馈作出及时反映的能力，充分展示了其软件技艺的先进性。

通过强化学习和缱绻机视觉等技艺的相连，Atlas 草率适吞并高效料理复杂的本色情况，进一步进步了其在本色应用中的实用性和可靠性。

三、ML 视觉模子升级

（一）高效的图像料理

Atlas 使用了先进的视觉技艺，其中包括近似于 letterbox 的技艺。在深度学习中，letterbox 是一种常用的图像镶嵌操作，通过在图像周围添加玄色边框，使图像尺寸与模子的渴望输入尺寸一致，从而保持输入图像的纵横比例，幸免因缩放导致的失真。

Atlas 的感知软件使用多平面分割算法从点云中索求平面。点云是由 TOF 深度相机以每秒 15 帧的速率生成的环境的大鸿沟鸠集。多平面分割算法的输入被馈入到一个映射系统中，为 Atlas 通过相机看到的多样不同对象构建模子。举例，波士顿能源 Atlas 使用 TOF 深度相机以每秒 15 帧的速率生成环境的点云，点云是测距的大鸿沟鸠集。Atlas 的感知软件使用一种名为多平面分割的算法从点云中索求平面。多平面分割算法的输入馈入到一个映射系统中，该系统为 Atlas 通过相机看到的多样不同对象构建模子。

机器东谈主视觉梳理中提到了多种成像技艺，如翱游时候法、结构光法、激光扫描法等光学成像要津。翱游时候（TOF）相机的每个像素欺诈光翱游的时候差来获取物体的深度，分为平直 TOF（D-TOF）和迤逦 TOF（I-TOF）。D-TOF 是经典的 TOF 测量要津，探伤器系统在辐射光脉冲的同期启动探伤接纳单位进行计时，当探伤器接纳到目的发出的光回波时，探伤器平直存储走动时候。I-TOF 则是从光强度的时候选通测量中迤逦外推取得时候走动行程。

结构光投影三维成像现时是机器东谈主 3D 视觉感知的主要表情，结构光成像系统是由几许个投影仪和相机构成，常用的结构时局有单投影仪 - 单相机、单投影仪 - 双相机、单投影仪 - 多相机、单相机 - 双投影仪和单相机 - 多投影仪等典型结构时局。结构光投影三维成像的基本使命旨趣是投影仪向目的物体投射特定的结构光照明图案，由相机吸收被目的调制后的图像，再通过图像料理和视觉模子求出目的物体的三维信息。

（二）多模态应用远景

多模态 GPT 与机器东谈主视觉有着紧密的交互联系，改日在机器东谈主感知、规控和仿真能力方面具有巨大的后劲。由于 GPT 是大鸿沟模子，模子的检修需要很大数目的样本，而四处行径的机器东谈主不错获取大齐图片、视频等信息，不错作为 GPT 的检修样本。举例，特斯拉的 Optimus 机器东谈主在检修视觉算法时，接纳的数据集来自于特斯拉自动驾驶电动车相聚的大齐图像信息，这些自动驾驶带来的样本量弘远于东谈主工相聚的样本量。同理，检修 GPT 模子时，不错使用高度自动化的机器东谈主相聚的多样情形下的图像信息作为检修样本，倨傲 GPT 模子对大鸿沟数据量的需求。

GPT 为机器东谈主带来的最中枢的进化是对话通晓能力，具备多模态念念维链能力的 GPT - 4 模子具有一定逻辑分析能力，已不再是传统意旨上的词汇概率靠拢模子。改日多模态有望在机器东谈主视觉领域得到世俗应用，输入输出将包括 3D 模子，有望赋能机器东谈主感知、规控和仿真能力，也有望提高 3D 模子分娩效力，助力游戏内容与元天地构造。多模态 AI 模子有望具备与信得过寰宇统共输入交互的能力，极大进步东谈主形机器东谈主的能力，加快东谈主形机器东谈主加快普及。

现时，天然多模态 GPT 还未统统研发和应用，但近似的多模态大模子依然初显威力，吹响了多模态 GPT 的军号。举例，Meta 发布的 AI 图像分割模子 Segment Anything Model，将天然讲话料理领域的 prompt 范式引入缱绻机视觉领域，不错通过点击、框选和自动识别三种交互表情，已毕精确的图像分割，冲破性地进步了图像分割的效力。微软推出的多模态大讲话模子 KOSMOS - 1，接纳多模态数据检修，可感知图片、翰墨等不同模态输入，并学习凹凸文，字据给出的领导生成陈述的能力。在讲话通晓、讲话生成、无 OCR 文分内类、知识推理、IQ 测试、图像描写、零样本图像分类等任务上齐取得了比较之前其他单模态模子更好的效力。

四、技艺道路更新

（一）从液压到电动的滚动

波士顿能源的 Atlas 机器东谈主从液压驱动滚动为电动驱动，这一紧要滚动为其带来了诸多显赫上风。最初，电动驱动赋予了 Atlas 更大的生动性和分解范围。与液压驱动比较，电动系统减少了复杂软管和阀门的料理，使得机器东谈主的动作愈加畅通天然。它不再受限于液压系统的局限性，草率以愈加生动的表情进行多样动作，如关节回转直立、180 度头部和躯干旋转等卓绝东谈主类生动性的动作。

这种滚动也使得 Atlas 的分解愈加接近东谈主类的分解表情。电动系统草率已毕愈加讲求的扫尾，让 Atlas 的动作愈加天然、优雅，不再像液压驱动时那样显得生硬。举例，在行走、驱驰和朝上等动作中，Atlas 草率愈加准确地师法东谈主类的动作模式，提高了其在本色应用中的适合性。

此外，电动驱动还带来了更高的能效和更低的退换需求。液压系统频繁需要大齐的能量来驱动液压泵和阀门，而电动系统则不错愈加高效地欺诈能源，裁汰了机器东谈主的入手老本。同期，电动系统的结构相对简单，减少了退换的复杂性和老本。

（二）自主导航外行段

Atlas 具备了强盛的自主导航外行段，草率在不同地形路面上解放行走，并在复杂环境中从头贪图旅途。

在不同地形路面上，Atlas 不错欺诈头部的 RGB 录像头和 TOF 深度传感器获取环境信息，构建出 3D 舆图。通过对舆图的分析，它草率贪图出最好的行走旅途，并准确地缱绻每一步的落脚点。举例，在曲折的地形上，Atlas 的自主导航系统草率快速适合地形的变化，选拔最踏实的行走道路，幸免颠仆和碰撞。

在复杂环境中，Atlas 还具备从头贪图旅途的能力。若是际遇挫折物或者旅途被招架，它草率赶紧感知到变化，并欺诈其先进的算法从头贪图旅途。商讨标明，Atlas 在狭局促路上自主导飘零走的告捷率约为 50%，在曲折地形的告捷率达到 90%，而在平坦地形的告捷率接近 100%。

为了已毕自主导航，Atlas 接纳了一系列先进的技艺。其中，基于图的搜索技艺，如 A * 算法，被世俗应用于旅途贪图中。该算法将环境模子中的每个节点齐作为 Atlas 的备选位置，通过对 x 和 y 平移进行网格搜索，并有计划前一步的平移和旋转，评估每一步的老本，详情下一步的最好位置。通过正确的调优和检讨，这种要津适用于多样万般的环境，使 Atlas 草率在复杂的地形中找到最优旅途。

此外，Atlas 的自主导航系统还草率快速适合环境变化和旅途挫折。当环境发生变化时，举例挫折物的位置出动或者新的挫折物出现，Atlas 草率赶紧调养其旅途贪图，确保安全、高效地到达目的方位。它还不错在一条 “独木桥” 式的微弱旅途上行走，为了幸免与环境发生碰撞，机器东谈主不得不险些统统转向一侧，展现出了极高的生动性和适合性。

五、自主行动能力增强

（一）环境感知与导航

Atlas 强盛的自主行动能力最初体当今其不凡的环境感知与导航能力上。它通偏激部的 RGB 录像头和 TOF 深度传感器，草率高效地获取环境信息。这些传感器以每秒 15 帧的速率生成环境的点云，这是测距的大鸿沟鸠集。Atlas 的感知软件使用多平面分割算法从点云中索求平面，并将其输入到映射系统中，为机器东谈主通过相机看到的多样不同对象构建模子。

有了这些丰富的环境信息，Atlas 草率构建出讲求的 3D 舆图。这个 3D 舆图不仅草率准确地呈现周围环境的地形地貌，还能标注出多样挫折物的位置和体式。通过对 3D 舆图的分析，Atlas 不错贪图出最好的行走旅途，并精确地缱绻每一步的落脚点。举例，在复杂的建筑工地环境中，Atlas 草率快速识别出木板、砖块等挫折物，以及楼梯、陡坡等地形变化，从而贪图出安全且高效的行动道路。

在本色应用中，Atlas 的环境感知与导航能力弘扬出色。比如在模拟工场环境中，它不错字据不同的任务需乞降环境变化，生动地调养旅途贪图。若是际遇临时堆放的货品或者出动的建筑，Atlas 草率赶紧感知到这些变化，并从头贪图旅途，确保任务的顺利进行。这种对环境的快速适合能力，使得 Atlas 在多样复杂场景中齐能证据出强盛的自主行动能力。

（二）步履库与扫尾器优化

Atlas 的步履库是其已毕自主行动的进击构成部分。步履库中存储了多样事先设想好的动作模板，这些模板是通过轨迹优化技艺进行完好调养的。在给定感知谋略目的后，Atlas 不错从库中选拔与给定目的尽可能匹配的步履。

举例，在引申搬运任务时，Atlas 会字据物体的体式、分量和位置，从步履库中选拔相宜的抓取动作和搬运表情。若是是一个微型零件，它可能会接纳讲求的抓取动作；若是是一个较重的箱子，它则会调养身体姿势和发力表情，以确保安全搬运。

同期，Atlas 的模子预测扫尾器（MPC）在自主行动中也起着环节作用。MPC 使用机器东谈主能源学模子来预测机器东谈主改日的动作，会调养其发力、姿势、动作发生时机等细节，以应答环境、脚滑等多样可能及时出现的成分。

MPC 还允许 Atlas 跨步履鸿沟预测下一步的行动。比如，在引申朝上动作后，它不错自动预测接下来的动作是连续前进照旧转向，从而使每一步动作齐天然地连贯起来。这种预测能力使得 Atlas 的动作愈加畅通和天然，提高了其在复杂环境中的适合性。

此外，MPC 草率显赫偏离模板动作，简化了步履创建流程。举例，机器东谈主从不同高度的平台上跳下，MPC 会自动调养机器东谈主的动作细节，而不需要逐一匹配每一个具体的情况。这使得 Atlas 草率愈加生动地应答多样不同的环境和任务需求。

六、改日权衡

（一）紧要更新带来的上风

Atlas 机器东谈主在硬件、软件以及举座技艺道路上齐资历了紧要更新。硬件方面，从液压驱动滚动为电动驱动，带来了更大的生动性和分解范围，头部的环形灯圆形屏幕设想增强了功能性和东谈主机互动体验，机械骨架愈加轻巧且外不雅流线型，展现出改日科技的魔力。软件方面，配备了先进的东谈主工智能和机器学习器用，如强化学习和缱绻机视觉，使其草率更好地通晓并引申复杂的领导，对环境反馈作出及时反映。举座技艺道路的更新，让 Atlas 具备了强盛的自主行动能力，草率高效地获取环境信息、构建 3D 舆图并贪图最好行走旅途。

这些紧要更新使得 Atlas 的性能愈加强盛，草率引申愈加复杂的任务，并在本色应用场景中证据更大的作用。举例，在工场自动化领域，Atlas 不错搬运汽车守旧，展示了其物体识别和分解扫尾能力，为劳苦管事提供了替代品。

（二）面对的挑战

尽管 Atlas 取得了巨大的进步，但它仍然面对着一些挑战。最初，东谈主形机器东谈主技艺发展速率和中枢零部件老本裁汰速率仍存在概略情趣。举例，传感器、减慢器等环节零部件的技艺进步需要时候，何况其老本也可能影响 Atlas 的买卖化程度。其次，怎么确保机器东谈主的安全性和踏实性、保护东谈主类诡秘和职权以及制定合理的法律要领等问题也需要真切念念考和探讨。

（三）改日的后劲与期待

尽管面对挑战，Atlas 的改日后劲依然巨大。跟着技艺的不休进步，Atlas 有望在更多领域证据进击作用。在制造业中，它不错小批量应用于电子、汽车等分娩制造环境，完成复杂的操作任务，提高分娩效力。在服务业中，它不错成为应答败兴、龌龊和危急使命的过劲助手，如在物发配送、服务业开发、支援等领域证据作用。在家庭中，它也有后劲为东谈主们提供多样便利，如作念饭、修剪草坪、矜恤老东谈主等。

总之，Atlas 机器东谈主在硬件、软件及举座技艺上的紧要更新使其性能强盛，天然面对挑战，但后劲巨大，值得咱们期待。改日，咱们有望看到更多先进、智能、实用的东谈主形机器东谈主出当今咱们的生存中，为咱们带来更多的惊喜和便利。