Технологии
Никита Логинов

Свобода выбора и планирование будущих шагов — инженеры Boston Dynamics рассказали, как видят и двигаются роботы Atlas

Роботу не нужно описывать в подробностях, что он должен сделать — достаточно указать ему путь и задачи.

Робот Atlas во время прыжка Фото Boston Dynamics

Двуногие роботы Atlas компании Boston Dynamics способны бегать, перепрыгивать препятствия и даже выполнять обратные сальто — всё это без предварительной подготовки. Справиться с такими задачами роботам Atlas помогают сложные системы восприятия и координации, устройство и работу которых компания описала в своём блоге.

Алгоритмы восприятия

Система «зрения» робота Atlas использует камеру глубины для создания облака точек со скоростью 15 кадров в секунду. С помощью специального алгоритма (многоплоскостной сегментации) система восприятия воссоздаёт из этого облака карту окружающих поверхностей с показателями расстояния до каждой из них.

Облако точек, созданное камерой глубины на одном роботе Atlas, в то время как другой робот прыгает через его поле зрения Изображение Boston Dynamics

Atlas сортирует увиденные поверхности на те, что могут помешать движению, и те, что можно использовать для достижения цели. Робот использует их для планирования своего поведения — люди указывают ему на карте траекторию движения и трюки, которые он должен совершить по пути. В соответствии с этой картой Atlas намечает следующие шаги по местности.

Распознанные поверхности и намеченные шаги «глазами» Atlas  Изображение Boston Dynamics

Также «карта действий» содержит приблизительные шаблоны предметов и описания возможных действий с ними. Например, роботу могут сообщить, что в определённом месте стоит ящик, на который нужно прыгнуть. Atlas найдёт этот ящик и прыгнет, даже если сдвинуть его на полметра в ту или иную сторону. Но эта способность ограничена — если ящик передвинуть на метр или больше, то робот не найдёт его и остановится.

Зрение и планирование действий роботом Atlas во время «паркура»  Изображение Boston Dynamics

Библиотека поведения

Все движения и трюки, которые выполняет Atlas, находятся в его памяти в виде шаблонов, оптимизированных по траектории. Библиотеку таких шаблонов можно расширить в любой момент, научив робота новым движениям. Когда Atlas выполняет какую-либо задачу, он сам выбирает наиболее подходящие движения из библиотеки шаблонов.

Один из шаблонов библиотеки — прыжок через препятствие Изображение Boston Dynamics

Инженеры Boston Dynamics оптимизируют эти шаблоны в интерактивном режиме, заставляя роботов раз за разом выполнять определённых действия. Так специалисты выявляют и убирают излишние вычисления, а также исследуют пределы механических возможностей Atlas.

Система управления с прогнозированием

Люди указывают роботу траекторию движения, предметы на этом пути и манёвры для их преодоления, но за более мелкие детали полностью отвечает нейросеть Atlas. Она выбирает каждое следующее движение, исходя из соображений оптимальности, а также на ходу регулирует продолжительность и силу действия, тонкости геометрического расположения торса и конечностей робота.

Это значит, что любой шаблон движения из библиотеки содержит лишь приблизительное описание действия — нейросеть динамически подстраивает их под конкретную ситуацию. Поэтому инженерам незачем учить Atlas отдельно прыгать с высоты 40 сантиметров и 52 сантиметра — система управления сама с этим справляется, так как движения очень похожи.

Зрение и планирование пути роботом Atlas от первого лица. Синими стрелками нейросеть прогнозирует положение центра масс робота Изображение Boston Dynamics

Умение прогнозировать позволяет нейросети «видеть дальше» шаблонов движения. Например, если за прыжком следует обратное сальто, то система управления позаботится о плавных переходах между этими шаблонами. Однако возможности нейросети в этом отношении ограничены — если приказать роботу сделать обратное сальто сразу после быстрого бега вперёд, то система не справится с задачей.

Обратное сальто в исполнении двух Atlas Изображение Boston Dynamics

Инженеры Boston Dynamics отмечают в блоге, что именно работа над «робопаркуром» позволила им создать расширяемую систему движения для робота. Компания использует эффектные трюки как экстремальный метод решения задач динамического поведения Atlas. Инженеры собираются и дальше наращивать библиотеку шаблонов и совершенствовать возможности своего двуногого робота.

#bostondynamics #роботы #нейросети