波士頓動力的力演算法

㈠ 新一代機器人走路穩定了這么多，波士頓動力是怎麼做到

波士頓動力公司致力於研究人工智慧模擬和具有高機動性、靈活性和移動速度的先進機器人，技術利用基於感測器的控制和演算法來解決具有一定復雜性的機械的使用問題。主要通過從基本概念到實際中已被證明的理論的應用，來進行產品的研究、製作和測試。

㈡ 波士頓動力機器人組團跳舞，視頻展示出了怎樣的一面

波士頓動力機器人組團跳舞，視頻展示出了怎樣的一面？

2020年的最後一天，我們人類似乎也該飆一段舞來宣洩一下這一年的不易。人工智慧已經走到了一定程度上可以呈現情緒和審美的階段，所以我們人吶，還是趕緊培養好情商和挫商吧！

㈢ 現代拿下「波士頓動力」，不賺錢的機器人公司，韓系看中了什麼

現代拿下「波士頓動力」，不賺錢的機器人公司，韓系看中了什麼？

近些年一個美國機器人公司可以說是網路上的大紅人，家公司就是波士頓動力，相信大多數網友都看過這家公司的靈活機器人設備，其中最出名的應該是能夠自由活動的黃色大狗，即便在旁邊踹上一腳也能夠自己保持平衡，近兩年這家公司的技術進步飛快，甚至推出了可以自主後空翻的兩足仿生機器人。從目前的一些產品來看，波士頓動力確實頗具未來感，簡直就像來自科幻大片里的高科技企業。

問題來了，你覺得波士頓動力公司哪些技術能用在汽車領域？歡迎在評論區留言，我們一起討論！關注孔明有驚喜，小編在手隨便你！部分圖片來源於網路，嚴禁轉載抄襲，歡迎點贊分享。

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㈣ 波士頓動力機器人不斷刷新業界認知的難點在這兒！

5月1日，美國人類與機器認知研究所（IHMC）在波士頓動力公司的Atlas機器人身上，測試了其開發的機器人自動路線規劃演算法。對於機器人來說，獨木橋式的狹窄通道是復雜地形，成功通過率只有50%。

我們先來了解下機器人不同的行走方式：

1.輪式移動機器人

輪式移動機器人，顧名思義，就是驅動輪子來帶動機器人行走，輪式的效率最高，行進速度快，轉向靈活，造價較低，故障容易處理，另外，在相對平坦的地面上，輪式移動比足部更具優勢，控制也相對簡單，輪式移動機構現今應用相當廣泛，是目前研究最為透徹的移動方式之一。

2.履帶式移動機器人

典型的履帶式移動機構由驅動輪、導向輪、拖帶輪、履帶板和履帶架等部分構成。履帶式移動機構適合在復雜路面上行駛，它是輪式移動機構的拓展，履帶本身起著給車輪連續鋪路的作用。

履帶式移動結構在地面支撐面積大，接地比壓小，滾動摩擦小，通過性能比較好，轉彎半徑小，牽引附著性能、越野機動性、爬坡、越溝等性能優於輪式移動機構。履帶式移動機構廣泛用於各種軍用地面移動機器人。

它的缺點是由於沒有自定位輪和轉向機構，只能靠左右兩個履帶的速度差實現轉彎，所以在橫向和前進方向上都會產生滑動；轉彎阻力大，不能准確地確定回轉半徑等。

3.跳躍式移動機器人

跳躍式機器人對地形有更強的適應力。但是跳躍運動首先要克服自身重力的影響，由於需要跳躍，自身重力必然要小，重力要小，質量也要小，能源就是最大問題。而且騰空和觸地階段動力學方程復雜，平衡難以控制。跳躍後半段要從高空墜落，機器人本身的抗摔能力又有著較高的要求。

4.腿式移動機器人

腿式行走機器人基於仿生學原理，目前展開廣泛研究的有兩足、四足、六足等各種腿足式移動機構，該機構幾乎可以適應任何路面的行走，且具有良好的機動性，其運動系統具有良好的主動隔振功能，可以比較輕松地通過松軟路面和大跨度障礙。在最開始，雙足機器人使用的平衡控制策略是「靜態步行」（static walking）。這種策略的特點是：機器人步行的過程中，重心（COG，Center of Gravity）的投影始終位於多邊形支撐區域（support region）內，這種控制策略的好處在於：機器人可以在行走動作中停止而不摔倒，但代價是行動速度非常遲緩（每一步需要花費10 秒甚至更長，因為需要保持重心的投影始終位於支撐區域，否則將不穩定）。

小型雙足機器人運動能力和穩定性之所以很強，主要由於它的重心很低，從某種意義上來講，並非依靠智能完成復雜環境的適應能力，而是其機械結構提供了一定的優勢。而大型雙足機器人基本上都要依靠加入伺服電機的智能驅動單元（步行器的關鍵部分）來控制機器人穩定運動。

缺點是行進速度低緩，效率低下，而且由於腿部與地面接觸面積相對較小，遇到非剛性地面狀況時會出現下陷的情況。同時，由於結構方面的原因，腿式行走的機器人都無法做到結構緊湊，而且其對腿部關節部位的製造要求較高，成本較高。總體來說，腿式運行速度比較慢，機構形式在上述各種移動機構中最復雜，控制也十分困難，目前尚處於研究和實驗階段。

同時核心演算法是比較耗時間的，也是研發重點，電池部分現在主要還是要依靠產業的研發能力和供應能力，機器人研發團隊很少會為了電池配備相關研發人員。現在整體機器人還處在研發階段，仍然要靠電纜連接交流電來作為電源，因此商用蓄電池持續性是最大問題。

感測器則是持續地測量機器人身上部件的方向和移動。也需要實時讀出和處理這些感測器所收集的數據，持續調整伺服電機，以保持所需的平衡，不至於倒下。要達到這些要求，需要非常先進的低成本、低功耗半導體晶元，低成本的精密移動感測器，以及先進的演算法和具有人工智慧的語音識別和視覺識別技術。例如，美國一家公司發明了一種「推不倒」的演算法，傳送至Atlas人形機器人，機器人可以靈巧地平衡，甚至你如果故意推倒它，它也可以藉助協調能力驚人的雙足立刻穩定平衡。

一位機器人的老前輩曾說過，機器人是一個機械，機械不能革命只能進化。人類的大部分行為能力是需要藉助於邏輯分析，例如思考問題需要非常明確的邏輯推理分析能力，而相對平常化的走路，說話之類看似不需要多想的事，其實也是種簡單邏輯，因為走路需要的是平衡性，大腦在根據路狀不斷地分析判斷該怎麼走才不至於摔倒，而機器人走路則是要通過復雜的計算來進行。

「教」一個機器人走路遠比教一個1歲的小朋友走路更辛苦，因為機器人的「大腦」一片空白，它的舉手抬足應該以何種角度，到怎樣的高度，都需要工程師憑邏輯和經驗一一設定。而機器人要想像人一樣優雅地走路，不僅要配置激光雷達、攝像頭，還需要額外的演算法和配套感測器。波士頓機器人經過十年變遷，本次波士頓動力機器人完成最難行走實驗，其表現出的極強協調性，無疑在雙足機器人的路上已經越走越遠。

足式機器人無疑是最像人類，以及最能夠滿足替代人類進行某些 探索 活動的最佳選擇，雖然波士頓機器人的軍工性質很難轉為民用以及其融資狀況一直被人詬病，但不可否認的是其研究依舊走在機器人認知前沿。

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