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解密:波士顿动力如何用算法构建Atlas机器人的感官世界

分类:尊龙体育   浏览:41℃   发布于:4周前 (08-30)
简介: 波士顿动力一週前发布了一个长达90秒的视

波士顿动力一週前发布了一个长达90秒的视频。在视频中,Atlas完美地跑完了复杂的障碍赛。


于是有很多网友好奇是什么黑科技让机器人可以如此智慧。


机器人该怎么样才能像运动员一样奔跑、翻转、跳跃?创造这些高能演示的是一个有趣的挑战,但波士顿的技术目标不仅仅是创造一场华丽的表演。在Atlas项目中,他们以跑酷为实验主题,通过动态运动,感知和控制之间的联系,来研究相关的问题。这些问题的解决有助于机器人更加顺畅地运行。


1机器人对跑酷的感知

机器人感知算法会被用到相机和激光雷达等传感器的数据转换对策和规划物理行动中。虽然Atlas使用IMU、关节位置和力传感器来控制其身体并感受地面获得平衡,但Atlas还需要感知算法来识别障碍物,如图1中看到的木箱和窄桥


Atlas使用深度相机以每秒15帧的速度生成环境点云。点云是距离测量数据的集合。Atlas的感知软件使用多平面分割的算法从点云中提取表面。接著算法输出的数据被输入地图系统,最后系统帮助Atlas用相机看到不同物体建立模型。

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