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    波士頓動力副總裁:機器人一天就學會了芭蕾舞,尚未使用機器學習

    作者:時間:2021-01-13來源:量子位收藏

    新年之前,上傳了一段跳舞的視頻引爆全網。現在這段視頻僅在YouTube平臺就已經被觀看超過2500萬次。

    本文引用地址:http://www.gzwnncpps.cn/article/202101/422005.htm

      當初,為了拍攝這段舞蹈,甚至請來了專業的舞蹈指導Monica Thomas和人類舞蹈演員,為設計動作。

      

      在這段視頻的背后,還隱藏著哪些技術細節?最近IEEE Spectrum采訪到了工程副總裁、Atlas雙足機器人團隊負責人Aaron Saunders。

      

      Saunders從2003年開始就進入波士頓動力工作,參與了很多早期機器人的開發,比如機器狗LittleDog就是出自他之手。

      以下是采訪的主要內容。

      請來人類舞者指導

      IEEE Spectrum:您如何看待網絡上對這段視頻的反應?

      Aaron Saunders:我們對制作的視頻抱有不同的期望;對我們來說,這絕對是有趣的。YouTube上的回應刷新了我們的紀錄:我們收到了數百封電子郵件和電話,這些人表達了他們的熱情,分享了他們對我們下一步應該做什么的想法,比如這首歌怎么樣,這個舞蹈動作怎么樣,所以這真的很有趣。

      我最喜歡的回應是我94歲的奶奶發給我的。她在YouTube上看了視頻,然后通過家人發送了一條信息,詢問我是否會教機器人這些跳舞動作。我認為這段視頻吸引了更多觀眾,因為它融合了經典音樂和新技術。

      我們以前從未見過Atlas有這樣的動作,您能談談你們是如何做到的嗎?

      我們從和舞蹈演員和編舞合作開始,通過創作和編排一個套路,來為舞蹈創造一個初步的概念。其中一個挑戰,尤其是Atlas面臨的核心挑戰,是調整人類的舞蹈動作,以便在機器人上表演。

      

      為此,我們使用模擬來快速迭代運動概念,同時征求編舞的反饋,做到在Atlas力量和速度的能力范圍之內。這是一個多次反復的過程,他們會說出他們想讓我們做什么,工程師會看著屏幕說“這個動作容易”、“這個動作很難”或者“這個動作讓我害怕”。

      然后我們進行討論,在模擬中嘗試不同的東西,并進行調整,以找到一套兼容的動作可以在Atlas上執行。

      在整個項目中,隨著我們構建工具越來越完善,創建這些新舞蹈動作所需的時間變得越來越短。例如,最終我們能夠在拍攝的前一天,用工具鏈在一天內成功創建Atlas的一個芭蕾舞動作。因此,它不是手動編寫的,而是有一個可以可以讓你設計各種動作的pipeline,你可以通過各種不同的輸入來描述,并把它們推送到機器人身上。

      如何遷移人類動作

      有沒有一些動作,特別難從人類遷移到Atlas機器人身上?還是Atlas可以做得比人類做得更好?

      芭蕾舞部分的一些旋轉動作,需要更多的迭代才能開始運作,因為這些離跳躍和跑步等更有經驗的動作相差最遠,它們對機器和軟件都提出了新的挑戰。不要低估人類舞者的靈活性和力量。當你帶著優秀的人類舞蹈演員,試圖讓機器人學著做他們能做的動作,這是一個難題。

      從根本上說,我不認為Atlas有這些舞蹈演員所擁有的運動范圍或力量,盡管我們繼續為此開發機器人。因為我們相信,為了在商業上廣泛部署這種機器人,并最終在家庭中部署,我們認為他們需要有這種水平的性能。

      機器人真正擅長的是,以完全相同的方式一遍又一遍地做某件事。因此,一旦我們輸入了我們想做的事情,機器人就可以一遍又一遍地做,我們會從不同的角度拍攝。

      

      我可以理解你如何使用人類舞者來幫助Atlas完成舞蹈套路,但是你們是如何讓Spot機器狗和Handle搬運工一起跳舞的?

      我認為,和我們一起工作的人實際上有很多思考運動的天賦,思考如何通過運動來表達自己。我們的機器人動作非常好。我們發現人類舞者與機器人的運動方式是關聯的,舞蹈指導會把這些統一起來,不管是兩條腿還是四條腿。當你不一定有動物運動或人類行為的模板時,只需要更努力地思考如何去做某事,對于更務實的商業行為也是如此。

      你們教機器人跳舞、做體操或跑酷的經歷,對你們機器人的商業應用有什么啟發?

      我們認為舞蹈和跑酷固有的技能,如靈活性、平衡和感知,是各種機器人應用的基礎。也許更重要的是,在建立新的機器人能力和享受樂趣之間找到交集,一直是波士頓動力機器人前進的秘訣。

      當你讓機器人在幾天內實現這些動作達到極限時,你會學到很多關于硬件魯棒性的知識。通過產品化,Spot變得非常魯棒,幾乎不需要維護。一旦你教會它,它就可以整天跳舞。

      它今天如此強大,是因為我們從以前奇怪而有趣的事情中學到了教訓。你必須進入未知的領域,才能知道你不知道的事情。

      

      兩天拍完,未做剪輯

      通過觀看視頻,很難知道這背后需要花費多少時間,以及它們在多大程度上代表了機器人的實際能力。你能談談嗎?

      我試著在這個視頻的背景下回答,我認為我們發布的所有視頻都是如此。我們努力去做一件事,一旦做成,它就成功了。對于Atlas來說,大多數機器人控制都是來自我們以前的工作,比如在跑酷上做的工作,讓我們走上了使用模型預測控制器來考慮動力學和平衡的道路。

      我們用這些在機器人上運行一組舞步,這些舞步是我們與舞蹈演員和編舞一起離線設計的。所以,我們花了很多時間,用幾個月來思考舞蹈、構思動作、在模擬中迭代。

      跳舞需要很大的力量和速度,所以我們甚至升級了阿特拉斯的一些硬件,讓它更有力量。舞蹈可能是我們迄今為止所做的最有力量的事情。盡管你可能認為跑酷看起來更具爆發力,但你在舞蹈中的運動量和速度令人難以置信。這也花了我們幾個月的時間,讓機器擁有與算法一致的能力。

      你看到的這段視頻,我們只拍攝了兩天。大部分時間都花在了研究如何讓攝像機在一群機器人中移動,來拍攝連續兩分鐘的鏡頭。當我們多次跑著拍攝舞蹈動作時,就可以非常可靠地重復它。

      

      在開場的兩分鐘鏡頭中,沒有剪輯或拼接。

      硬件肯定有一些需要維護的故障,我們的機器人有時會絆倒。這些行為不會被產品化,也不是100%可靠,但它們是可重復的。我們誠實地展示了我們能做的事情,而不是我們曾經做過的事情。我認為,當我們已經取得了一些成就后,是需要誠實的,這對我們來說肯定很重要。

      你提到Spot現在已經穩定到可以跳一整天的舞了。那Atlas怎么樣?如果你不斷更換電池,它也能跳一整天嗎?

      Atlas,作為一個世界上只有少數幾臺的機器人,它們很復雜,可靠性不是主要關注點。我們肯定會不時讓機器人休息一下。但是硬件的魯棒性真的很不錯。如果沒有這種魯棒性,我們根本無法制作視頻。

      我認為Atlas更像一架直升機,你花在維護上的時間,相比花在操作上的時間更多。而對于Spot,人們的期望是它更像一輛車,你可以運行它很長時間。

      軟硬件技術細節

      當你教Atlas做新的事情時,它用到了任何機器學習嗎?如果沒有,為什么?

      作為一家公司,我們已經探索了很多東西,但是Atlas現在沒有使用學習控制器。我期待有一天我們會的。

      Atlas目前的舞蹈表演使用了我們所謂的反射控制,這是對力的反應、在線和離線軌跡優化以及模型預測控制的結合。我們利用這些技術,因為它們是解鎖真正高性能的可靠方法,并且我們知道如何很好地使用這些工具。至于這些工具能做到什么,現在我們還沒有探索到路的盡頭。

      我們們計劃使用機器學習來擴展和構建我們開發的軟件和硬件基礎,但我認為我們和社區仍然在努力找出應用這些工具的正確方式。這是我們自然發展的一部分。

      

      目前Atlas的大部分運動來自于它的下半身,但是跑酷也利用了上半身的力量和敏捷,我們最近看到一些概念圖片顯示,Atlas在做支撐跳躍和引體向上。您能告訴我們更多嗎?

      人類和動物用腿做的事情很神奇,但是用全身做的事情更神奇。我認為跑酷提供了一個奇妙的框架,讓我們能夠朝著全身靈活性的方向前進。

      散步和跑步只是這段旅程的開始。我們正在經歷更復雜的動作,如跳躍和旋轉,這是我們過去幾年一直在努力的方向。我們下一步是探索如何用手臂來擴展這種靈活性。

      我給Atlas團隊的任務之一是,像利用腿一樣利用手臂,來增強和擴大機動性,我對未來幾年要做的事情感到非常興奮,因為我們將有機會利用Atlas做令人激動的事情。

      您對機器人的液壓驅動和電驅動有什么看法?

      在我波士頓動力的職業生涯中,我曾強烈地感受到不同類型技術的聯系。我真的認為這不再是非此即彼的問題。

      我認為不同驅動技術的選擇,取決于你制造的機器人的大小,你想讓機器人做什么,你想讓它去哪里,以及其他許多因素。

      這兩種驅動器都是很好的,我喜歡同時使用。我們已經非常成功地使用了這兩種驅動器來制造機器人。

      對我來說,液壓驅動器和電驅動器之間唯一明顯的區別可能在于規模。制造微小的液壓設備真的很有挑戰性,業內很少有人做這樣的事情。相反,這個行業也不傾向于制造大規模的電氣設備。所以,你可能會發現,這是兩種技術之間的自然劃分。

      展望

      除了你所在的波士頓動力,最近還有什么讓你感興趣的機器人研究?

      我真的很喜歡追蹤感知、計算機視覺、地形感知方面的進展,這些領域能做的越好,我們能做的就越多。

      對我個人來說,我喜歡的是操縱研究,特別是它提高了我們對復雜的、基于摩擦的相互作用的理解,比如滑動和推動,或者移動像繩索這樣的柔性物體。我們看到了一種轉變,從僅僅捏東西、拿東西、移動和放下東西,到與環境更有意義的互動。

      我認為,對這種操縱方式的研究將釋放移動操縱器的潛力,我認為這將真正打開機器人與世界互動的豐富能力。

      你還想讓人們從這個視頻中獲得什么嗎?

      我花了這么多時間沉浸在機器人學中,并對機器人是什么,以及它的能力和局限性有著深刻的理解。我有個強烈的愿望是,讓更多的人花更多的時間與機器人在一起。

      我們在YouTube上看到很多人對視頻的意見和想法。在我看來,如果更多的人有機會思考、學習和花時間與機器人在一起,這種新的理解水平,可以幫助他們想象機器人在日常生活中新的用途。我認為這種可能性真的很令人激動,我只是希望更多的人能夠踏上這段旅程。




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