Atlas是如何学习的？| 实验室内部 | 波士顿动力

### TL;DR 波士顿动力新版Atlas人形机器人通过模拟训练学会复杂操作，如搬运重型冰箱。从设计到实际执行，迭代周期极短，模拟与现实之间的差距极小。 --- ## 走进实验室：Atlas如何学习 ### Atlas的新纪元 “我在波士顿动力工作了15年，几乎全程领导控制团队。我们经历过许多周期和转折，而我认为当前阶段是最令人兴奋的。” 这位控制团队负责人，在拍摄前六周才加入波士顿动力。他的第一个任务？冰箱项目——原本是年底冲刺目标，最终压缩为两周攻关。“新版Atlas机器人非常令人振奋。设计之初，我们的目标是打造一款低成本、易制造、可靠且简单的机器人。我们尽可能降低了复杂性。” 尽管简化了设计，Atlas仍保留了波士顿动力机器人的标志性特质：“它非常强壮、灵活、快速，且易于控制。” ### 冰箱挑战 “Atlas需要成为一件工具，一件像人类一样工作的工具——与各种形状、大小的物体互动。而因为Atlas本身是一头‘猛兽’，我们知道它能举重物。我们想直接挑战高难度。” 空冰箱重50磅，这是拍摄测试的主要重量。在实验室中，团队成功举起100磅对机器人进行压力测试。“据我所知，没有其他的人形机器人移动过像冰箱这样又大又重的物体。” 关键创新在于全身操控：“不只是用手抓取并平移，而是真正利用整个身体，比如直臂举起，将全部重量压向身体。这就是构想。我一直想用机器人实现这一点。最近，所有条件都成熟了：一台能胜任此任务的新型强大机器人，以及一个拥有酷炫新工具的团队，来编程这些行为。” ### 通过模拟学习 模拟是Atlas学习过程的核心。“我们在模拟环境中设计行为，几乎总能完美迁移到真实机器人上。效果非常出色。” 工作流程极为精简：“今天训练一个策略，明天就能拿到成型策略，一小时内策略就能部署到机器人上。测试、收集数据、观察效果、迭代优化——整个流程无缝衔接。模拟到现实的差距非常小。机器人就是机器人。专注于这一点，无需担心其他因素，真的很有趣。” 针对冰箱任务，团队首先制作了一段动画参考，展示机器人应如何移动冰箱。随后，机器人在模拟环境中对完全相同动作练习了数百万小时。“我们鼓励它按指令移动冰箱，不摔落等。一旦奖励函数调校正确，且在模拟中拖拽的物理参数准确，在实际机器人上运行就能完美成功。” ### 快速迭代流程 一个稳健的流程已经建立，使测试变得简单。“整个系统是一个打包的平台，用于测试新策略。很多人都在幕后工作。” 六周的经历展示了想法转化为行动的速度。“在这六周里，我注意到测试变得相当容易。整个系统已打包，我们可以专注于机器人本身。” ### 挑战极限 “我们还未看到Atlas的极限。我们仍在探索它能搬运物体的尺寸和重量上限。我们会继续推进。” 后空翻依然可行：“三、二、一。嘿！像冠军一样。” ### 下一步？ “如今，将机器人带出实验室从未如此简单。我们对此非常兴奋。现在，唯一的限制是我们的想象力。” --- **来源：** Atlas如何学习？| 走进实验室 | 波士顿动力 (https://www.youtube.com/watch?v=xKK5ze3FukQ)