波士顿动力的力算法

㈠ 新一代机器人走路稳定了这么多，波士顿动力是怎么做到

波士顿动力公司致力于研究人工智能仿真和具有高机动性、灵活性和移动速度的先进机器人，技术利用基于传感器的控制和算法来解决具有一定复杂性的机械的使用问题。主要通过从基本概念到实际中已被证明的理论的应用，来进行产品的研究、制作和测试。

㈡ 波士顿动力机器人组团跳舞，视频展示出了怎样的一面

波士顿动力机器人组团跳舞，视频展示出了怎样的一面？

2020年的最后一天，我们人类似乎也该飙一段舞来宣泄一下这一年的不易。人工智能已经走到了一定程度上可以呈现情绪和审美的阶段，所以我们人呐，还是赶紧培养好情商和挫商吧！

㈢ 现代拿下“波士顿动力”，不赚钱的机器人公司，韩系看中了什么

现代拿下“波士顿动力”，不赚钱的机器人公司，韩系看中了什么？

近些年一个美国机器人公司可以说是网络上的大红人，家公司就是波士顿动力，相信大多数网友都看过这家公司的灵活机器人设备，其中最出名的应该是能够自由活动的黄色大狗，即便在旁边踹上一脚也能够自己保持平衡，近两年这家公司的技术进步飞快，甚至推出了可以自主后空翻的两足仿生机器人。从目前的一些产品来看，波士顿动力确实颇具未来感，简直就像来自科幻大片里的高科技企业。

问题来了，你觉得波士顿动力公司哪些技术能用在汽车领域？欢迎在评论区留言，我们一起讨论！关注孔明有惊喜，小编在手随便你！部分图片来源于网络，严禁转载抄袭，欢迎点赞分享。

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㈣ 波士顿动力机器人不断刷新业界认知的难点在这儿！

5月1日，美国人类与机器认知研究所（IHMC）在波士顿动力公司的Atlas机器人身上，测试了其开发的机器人自动路线规划算法。对于机器人来说，独木桥式的狭窄通道是复杂地形，成功通过率只有50%。

我们先来了解下机器人不同的行走方式：

1.轮式移动机器人

轮式移动机器人，顾名思义，就是驱动轮子来带动机器人行走，轮式的效率最高，行进速度快，转向灵活，造价较低，故障容易处理，另外，在相对平坦的地面上，轮式移动比足部更具优势，控制也相对简单，轮式移动机构现今应用相当广泛，是目前研究最为透彻的移动方式之一。

2.履带式移动机器人

典型的履带式移动机构由驱动轮、导向轮、拖带轮、履带板和履带架等部分构成。履带式移动机构适合在复杂路面上行驶，它是轮式移动机构的拓展，履带本身起着给车轮连续铺路的作用。

履带式移动结构在地面支撑面积大，接地比压小，滚动摩擦小，通过性能比较好，转弯半径小，牵引附着性能、越野机动性、爬坡、越沟等性能优于轮式移动机构。履带式移动机构广泛用于各种军用地面移动机器人。

它的缺点是由于没有自定位轮和转向机构，只能靠左右两个履带的速度差实现转弯，所以在横向和前进方向上都会产生滑动；转弯阻力大，不能准确地确定回转半径等。

3.跳跃式移动机器人

跳跃式机器人对地形有更强的适应力。但是跳跃运动首先要克服自身重力的影响，由于需要跳跃，自身重力必然要小，重力要小，质量也要小，能源就是最大问题。而且腾空和触地阶段动力学方程复杂，平衡难以控制。跳跃后半段要从高空坠落，机器人本身的抗摔能力又有着较高的要求。

4.腿式移动机器人

腿式行走机器人基于仿生学原理，目前展开广泛研究的有两足、四足、六足等各种腿足式移动机构，该机构几乎可以适应任何路面的行走，且具有良好的机动性，其运动系统具有良好的主动隔振功能，可以比较轻松地通过松软路面和大跨度障碍。在最开始，双足机器人使用的平衡控制策略是“静态步行”（static walking）。这种策略的特点是：机器人步行的过程中，重心（COG，Center of Gravity）的投影始终位于多边形支撑区域（support region）内，这种控制策略的好处在于：机器人可以在行走动作中停止而不摔倒，但代价是行动速度非常迟缓（每一步需要花费10 秒甚至更长，因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域，否则将不稳定）。

小型双足机器人运动能力和稳定性之所以很强，主要由于它的重心很低，从某种意义上来讲，并非依靠智能完成复杂环境的适应能力，而是其机械结构提供了一定的优势。而大型双足机器人基本上都要依靠加入伺服电机的智能驱动单元（步行器的关键部分）来控制机器人稳定运动。

缺点是行进速度低缓，效率低下，而且由于腿部与地面接触面积相对较小，遇到非刚性地面状况时会出现下陷的情况。同时，由于结构方面的原因，腿式行走的机器人都无法做到结构紧凑，而且其对腿部关节部位的制造要求较高，成本较高。总体来说，腿式运行速度比较慢，机构形式在上述各种移动机构中最复杂，控制也十分困难，目前尚处于研究和实验阶段。

同时核心算法是比较耗时间的，也是研发重点，电池部分现在主要还是要依靠产业的研发能力和供应能力，机器人研发团队很少会为了电池配备相关研发人员。现在整体机器人还处在研发阶段，仍然要靠电缆连接交流电来作为电源，因此商用蓄电池持续性是最大问题。

传感器则是持续地测量机器人身上部件的方向和移动。也需要实时读出和处理这些传感器所收集的数据，持续调整伺服电机，以保持所需的平衡，不至于倒下。要达到这些要求，需要非常先进的低成本、低功耗半导体芯片，低成本的精密移动传感器，以及先进的算法和具有人工智能的语音识别和视觉识别技术。例如，美国一家公司发明了一种“推不倒”的算法，传送至Atlas人形机器人，机器人可以灵巧地平衡，甚至你如果故意推倒它，它也可以借助协调能力惊人的双足立刻稳定平衡。

一位机器人的老前辈曾说过，机器人是一个机械，机械不能革命只能进化。人类的大部分行为能力是需要借助于逻辑分析，例如思考问题需要非常明确的逻辑推理分析能力，而相对平常化的走路，说话之类看似不需要多想的事，其实也是种简单逻辑，因为走路需要的是平衡性，大脑在根据路状不断地分析判断该怎么走才不至于摔倒，而机器人走路则是要通过复杂的计算来进行。

“教”一个机器人走路远比教一个1岁的小朋友走路更辛苦，因为机器人的“大脑”一片空白，它的举手抬足应该以何种角度，到怎样的高度，都需要工程师凭逻辑和经验一一设定。而机器人要想象人一样优雅地走路，不仅要配置激光雷达、摄像头，还需要额外的算法和配套传感器。波士顿机器人经过十年变迁，本次波士顿动力机器人完成最难行走实验，其表现出的极强协调性，无疑在双足机器人的路上已经越走越远。

足式机器人无疑是最像人类，以及最能够满足替代人类进行某些 探索 活动的最佳选择，虽然波士顿机器人的军工性质很难转为民用以及其融资状况一直被人诟病，但不可否认的是其研究依旧走在机器人认知前沿。

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