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henry 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
剛剛 ， 風頭被中國機器人蓋過的波士頓動力 ， 又整了個大活！
前后空翻我還能理解 ， 這側空翻？（不是哥們 ， 你真會?。。 ?
那再來三個后空翻呢？
直接連翻三個 ， 蓄力、彈跳、旋轉、落地、緩沖、調整一氣呵成 。
穿了輪滑鞋照樣能翻 ， 帥不帥你就說吧！
然而 ， 負責Spot的工程師Arun Kumar卻淡淡地表示：
“Spot并不是專為空翻設計的 ， 其實在開始之前 ， 我們甚至沒想過它能后空翻 。 ”
天啊 ， 快看看這個家伙 。
Spot ， 不止雜耍有一說一 ， Arun Kumar還真沒有凡爾賽 。
除了前后側空翻 ， 作為一只合格的機器狗 ， Spot還真有點東西在身上 。
負重爬樓 。
勘測掃描 。
就連開個門也是“順手的事” 。
毫無疑問 ， 機器狗真正的用途是上面這些實打實的任務 。
就連Arun老哥也表示 ， 客戶可能不需要專門買一條機器狗來看它后空翻（doge） 。
那么 ， 為什么要訓練機器狗來做空翻呢？
這里的邏輯是這樣的：
在真實作業環境里 ， Spot可能滑倒、被障礙絆住 ， 人類不可能每次都親自去扶它 。
所以 ， 為了讓機器狗能在摔倒的時候更容易地爬起來 ， 就需要開發一個能充分利用硬件和動力的系統 。
因此 ， 像空翻這種看似花哨的動作 ， 實際上是最嚴苛的測試手段：
能做到連翻三下 ， 就證明系統硬件強、算法穩、子系統協同也牛 。
由此一來 ， 機器狗在真實環境作業也更加有保障 。
另外 ， Arun Kumar還透露了Spot訓練的一些細節：
他們先在仿真環境中進行強化學習 ， 一旦策略出現問題 ， 那么他們就將其部署在真機上進行測試 ， 觀察問題 ， 然后反復測試迭代 ， 加強Spot的穩定性 。
（注：可參考論文High-Performance Reinforcement Learning on Spot: Optimizing Simulation Parameters with Distributional Measures）
此外 ， 作為波士頓動力的小型四足機器人：
Spot高84cm ， 長110cm ， 寬50cm ， 凈重32.5kg ， 全身共12個自由度（每條腿 3 個） ， 并配有5對立體攝像機 。
One more thing值得一提的是 ， Spot這次的空翻不光是為了測試硬件和動力系統 ， 同時也是為了上《美國達人秀》做準備 。
作為2016年就“出生”的機器狗 ， Spot早已成名多年 。
早在2018年 ， 波士頓動力還沒上市之前 ， Spot就已經跳起了火星哥的《Uptown Funk》 。
而在2020年 ， Spot更是加入“機器人群” ， 來了個人狗共舞 。
同年 ， Spot更是隨著防彈少年團的歌整了個“七狗觀音” 。
（值得一提的是 ， 在2020年12月 ， 韓國現代集團收購了波士頓動力80%的股份 ， 并于2021年6月實現全部控股）
所以 ， 對Spot來說 ， 舞蹈和娛樂一直都是它的訓練場 ， 你說是吧？
參考鏈接[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 —
量子位 QbitAI · 頭條號簽約
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