Atlas機器人越來越像人了,，強化學習加持爬行,、翻跟頭,、跳街舞,！

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2025-03-21 11:45:17 新智元

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(nèi)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(diào)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(qū)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。

Atlas的發(fā)展歷程也頗具代表性,。其歷史可追溯到美國國防高級研究計劃署（DARPA）早期的一個項目——PETMAN,。2013年7月，Atlas首次亮相,，最初需要外部電源支持,。2015年初，Atlas完成了進化,，脫離了電纜束縛,。2016年，新版Atlas發(fā)布,，具備更強的敏捷性和動態(tài)運動能力,。2017年至2019年間，Atlas不斷進步,，能夠完成跳躍,、后空翻等復雜動作。2020年,，Atlas已經(jīng)能夠完成整個跑酷過程,。2024年4月17日,，波士頓動力推出了全新的全電動Atlas機器人，標志著一個新時代的到來,。

電動Atlas的關鍵增強功能在于其人工智能和機器學習能力的集成,。波士頓動力表示，他們正在讓Atlas學會在工廠里擺放零件,，并認為機器人只有在真實世界中出色完成工作才具有價值,。這與過去那個只會跑酷、秀空翻的Atlas有所不同,。在最新的視頻中,，Atlas開始在工廠里認真干活，練習從狹窄的料架上拾取零件,，增進手部靈活性,，并熟悉周圍環(huán)境。

波士頓動力公司CEO Robert Playter表示,，他們正與RAI Institute合作,，加速Atlas機器人的核心能力，使其成為人們生活中寶貴的工具,。未來,，這位“跑酷王”還將解鎖更多新技能。

(責任編輯：盧其龍 CN070)

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