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日期:2/2019 用户评论

波士顿动力机器人是不是人工智能?「网红」机器人赚钱有多难?


去年波士顿动力在 YouTube 上刷了一波 Atlas 2 的新技能。从视频中可以看到,相比今年五月在跨越障碍时还得停顿片刻,这次 Atlas 2 可以直接奔跑着跨越了。

Atlas 2 这次秀出的技能分为两段,跨越障碍+三级跳,这次的技能衔接和释放更为流畅,也受到了众多媒体的一致好评。一方面,大家感叹技术越来越成熟,另一方面,却由于报导在专业性上失实而引得相关研究人员反感。


比如如下言论:


硬件方面其实已经成熟,最难的就是算法,从机器人设计来看,每一种动作背后是一个算法,像是跑步、蹲、跳跃等,要把各种算法软件结合,进而协调双足自由度的运作,其中人工智能在此扮演了关键角色。


从这可以看到他做到了让算法快速迭代,人工智能在此显然扮演了重要角色。


波士顿动力需要用到复杂的人工智能算法,以保证机器人的平衡以及定位和导航功能。


来自意大利技术研究院(IIT),研究方向为仿人机器人的博士生任赜宇,近日就针对此言论发表了非常不同的观点。他认为,现阶段 Atlas 2 只是在极佳性能的硬件平台上使用传统的运动控制方法去实现了这一系列令人震撼的高爆发力的跑跳运动,并没有使用任何与人工智能相关的机器学习算法。


以上言论在他看来都有些「可笑」。「不知道这类信口开河的自信是从何而来」,他如是说道。他也表示,虽然一些做腿足式机器人相关的同行也都义正辞严对以上言论进行了留言和批评,但总的来说,保持头脑清晰、客观理智的人还是少数,大部分人还都在跟风鼓吹人工智能和机器学习。


他进一步谈到,大约从 17 年开始,很多研究人员尝试将机器学习的理念应用于腿足式机器人,尤其是双足机器人的行走(locomotion)控制中,取得了很好的成果。但大方向上,还是体现了当前机器学习类方法在双足机器人硬件平台上落地的局限性,包括训练周期长,可供采集的样本少,机电系统不稳定性带来的 corner case ,设置 Reward 难度大,仿真模型和实际模型相差太大等等,还有相当长的道路要走。


现在机器人界对机器学习这类新的方法和可能是非常开放的,但对于把现阶段将波士顿动力的核心定位于人工智能+机器学习,是极其不合适的。初衷也很简单:


一方面,明明是一群做机电液压系统实现+传统运动控制的硬件和控制工程师辛勤工作的成果,凭什么要被人工智能收割?


另一方面,还原事实真相,找准现阶段的差距和发展方向,我们才能尽可能缩短和别人的差距,否则只能被疯狂收「智商税」。


任赜宇进一步解释,波士顿动力创始人 Marc Raibert 已经在很多场合公开声明「目前没有使用到机器学习相关的算法,仍是基于传统的运动控制去做实现,但并不否认未来使用的可能性」。


在今年马德里 IROS 的 Planetary Talk 上,他也和朋友在会场又亲耳听 Marc Raibert 重复了一次,并且今年他的导师(Nikos G. Tsagarakis)被邀请为 Marc Raibert 的 Planetary Talk 的介绍人,和 Marc Raibert 私下聊了很多,再三确认过现阶段 Atlas 2 仍然是基于传统的运动方法。


从 Marc Raibert 在 IROS 整场 Plantary Talk 传递的观点来看,任赜宇认为波士顿动力 Atlas 2 的核心是在于其:


独一无二性能极佳的硬件平台 +「饱经锤炼」的运动控制算法(QP+RHC)


独一无二性能极佳的硬件平台


Atlas 2 相关的集成结构与液压系统


这类高能量密度、高集成紧凑度、高结构强度的液压元件与机电系统,很难在地球上找到第二家。Raibert 在今年 IROS Planetary Talk 也提及:Atlas 2 的动力源液压泵是做到了极小尺寸的高能量密度(5kw/5kg)——「You can not find it anywhere else in the world.」Raibert 相当自豪地说到。


对于「硬件方面已经成熟」这种言论,任赜宇表示,不知这样的自信从何而来。另外,更不要谈拥有硬件平台之后,后续相应的优化,维护和调试工作了。


「饱经锤炼」的运动控制算法


具体来说,Atlas 2 的运动控制大方向是基于 QP+RHC (Raibert 2018 IROS 口头叙述):

  1. Quadratic Programming(QP)二次规划;

  2. Receding Horizon Control(RHC)= Model Predictive Control(MPC)模型预测控制。


QP 与 RHC(MPC)是做运动控制的同行比较熟悉的,但把这类大家都熟知的控制方法应用在 Atlas 2 这个大人型上,实现最近我们看到的后空翻、三级跳与跑酷相当困难——需要一个漫长而复杂的基于实际硬件系统(考虑单个驱动器存在的超调、滞后与误差与多个驱动器误差的叠加与耦合)的调试和优化。


任赜宇举了如下两个小例子去简单阐述当前实验室中做的运动控制与波士顿动力的差距:

  1. 仿真环境中的运动控制 ≠ 实际硬件平台的运动控制;

  2. 小尺寸双足人形(诸如 Nao)的运动控制 ≠ 大尺寸仿人双足人形的运动控制。


他表示,真正好的运动控制算法需要在实际的硬件平台上花心思精力去调试,也即他所指的「饱经锤炼」!


「Marc Raibert 也再次着重提及要大胆在硬件平台上做调试的重要性——『People nowadays are afriad of breaking robots, the right way is building it, breaking it and fixing it!』也希望大家不要以讹传讹,多和国际交流,找准正确的方向,脚踏实地去追赶。」



波士顿动力机器人的「网红」之路 让它赚钱有多难?


来源:网易智能

作者:晗冰


【 9月25日消息】这只机器人像一只大狗一样跑着,膝盖弯曲,臀部左右摆动。它穿过停车场,跳进了一个雨水坑。这只机器人跳着欢快的舞步,把水溅到柏油路上。然后它转身小跑向一座砖砌建筑,窜过路边,停在离落地窗几英寸远的地方。它停了几秒钟,仿佛看到了镜子里自己的倒影。

这一幕太迷人了,一位女性正在停车场的另一头控制着这台四条腿的机器,她手里拿着操纵杆,腰间还绑着一台笔记本电脑。

这个机器人名为SpotMini,是由波士顿动力公司(Boston Dynamics)设计制造的。这家公司往往以制造能像动物和人类一样移动的机器人而闻名于世。这个神秘的机器人实验室向YouTube平台源源不断地上传了不少相关视频,使得其机器已经成为一种网红现象。

阿特拉斯2.0是可移动的两足人形机器人

但YouTube平台上产生的名气并没有给波士顿动力带来多少收入。在未来一年内,成立于1992年的波士顿动力公司计划开始销售首款商用机器人SpotMini。长期以来,波士顿动力公司所拥有的机器人技术奇妙无疑,但是也无法激起消费者的购买兴趣,这让人们不免困惑不已,而这只机械狗将会成为一个转折点。请加微信公众号:工业智能化(robotinfo) 马云都在关注

但即便是现在,也不完全清楚有人到底会用这些机器人做什么。多年来,人们一直在问波士顿动力公司一个问题:这到底是一家企业还是一家研究实验室?

“我们认为这种技术已经达到了可以进行高效部署的程度,”该公司创始人马克·雷伯特(Marc Raibert)最近在离波士顿约10英里的机器人实验室接受采访时说。“但我们不知道什么是这种技术最大的应用。”

当科技行业的其他领域都在专注于机器人汽车和其他能够在道路和仓库楼层自动导航的机器人装置时,日本企业集团软银旗下的波士顿动力公司则在努力研发能够穿过树林、进入采石场、甚至在家里跑来跑去的机器。

SpotMini机器人可以用可选的附加手臂打开门,然后再用腿把门踢开

“这些机器人可以爬楼梯,”正在研究类似机器的麻省理工学院机械工程学教授金桑贝(Sangbae Kim)说。“它们可以跳到桌子上。”

但是,如果说自动驾驶汽车离进入人们的日常生活还有几年的时间,那么对于行走机器人来说市场就更遥远了。

尽管这些机器人的动作惊人地逼真,但它们也有局限性。它们可以自己完成一些任务,比如发现并爬上路牙。但是,当它们在不熟悉的地方(比如波士顿动力实验室外的停车场)穿行时,仍然需要一个人类向导。当你亲眼所见的时候,这些行走机器人比在YouTube视频中所显示的更容易跌倒。

68岁的雷伯特穿着蓝色牛仔裤和夏威夷衬衫穿过波士顿动力实验室,他几乎每天都这样做。他希望制造出能和人类和动物一样运动的机器人。这是他上世纪80年代初的目标,当时他在匹兹堡的卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)建立了实验室Leg Lab。当他把实验室搬到麻省理工学院时,这依旧是他的目标。

2013年,谷歌收购了波士顿动力公司,当时该公司正在大力推进自动驾驶汽车和其他机器人技术。但仅仅在四年之后,以长期项目“登月moonshot”闻名的谷歌就将波士顿动力公司卖给了软银。

雷伯特拒绝透露谷歌或软银为公司投资了多少钱。他说,两家公司都为该公司的研究提供了充足的资金,而两家公司的参与也恰恰显示了波士顿动力研究工作的潜力。

没有什么再比阿特拉斯(Atlas)更接近雷伯特的愿景。阿特拉斯是一个165磅重的拟人化机器人,它能跑,能跳,甚至能做后空翻。雷伯特先生不让我们在实验室里拍摄阿特拉斯或其他机器人的视频,但他做了一个简短的机器演示。

和SpotMini一样,阿特拉斯由操纵杆、笔记本电脑和无线收音机控制。当雷伯特示意进行演示开始时,一名工程师触碰了操纵杆,这个165磅重的机器人摔在了地板上。阿特拉斯是那么大,那么逼真,你甚至会为此感到难过。

在波士顿动力公司的演示中,SpotMini搜寻桌子下面的一个物体


雷伯特和他的同事们把机器放回原位,又试了一次。当工程师们触碰操纵杆时,阿特拉斯第二次摔在地板上。

最终,工程师们让阿特拉斯站了起来,先是跑动,随后是跳跃,一头撞到了一个橙色的塔架上。当一名工程师用扫帚柄的一端推搡它的胸部,阿特拉斯自己维持平衡时,这让我们感觉既兴奋,又有些不舒服。

麻省理工学院媒体实验室专门研究机器人伦理问题的研究员凯特·达林(Kate Darling)说,“我们在潜意识里会把机器人当作生物——但我认为,随着我们逐渐习惯这种技术,这种影响并不会消失。在某些方面,我们天生就有这样的反应。”

在YouTube视频中,波士顿动力公司利用了这一现象。这些视频很少展示指导机器的人类操作人员。相比于阿特拉斯,SpotMini更小,更便宜,也具有更好的平衡性。它可以把小的物品背在背上。只要门有合适的把手,它也可以打开门,当然这就需要一个附加在肩膀之间的肢体。

雷伯特先生说,额外的肢体与头部和颈部的相似是无意的。雷伯特说,当YouTube上的网友称该公司的一个机器人“咬住”了一块煤渣砖时,他感到很惊讶。没有头和脖子,SpotMini可能没有那么危险——但也不那么迷人。最近几个月,这款机器成为了科技大会的常客,还与亚马逊的老板杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)一起亮相。

SpotMini的销售计划似乎很模糊。它的定价将类似于汽车——雷伯特补充说,汽车的价格范围很广——并将出售给建筑公司等企业。他泛泛地谈到了这台机器会背着东西穿过崎岖不平的山地或进入对人类不安全的地方。

随着科技的进步,它可能会是一个递送机器人,走在大街上,走在你家门前面的台阶上,走到你的门廊上。

雷伯特还展示了SpotMini如何能充当一种自动安全卫士。波士顿动力公司为其实验室绘制了一幅三维地图,SpotMini可以使用这幅地图自行在实验室内进行村落。理论上,它可以在人们都回家后在庭院中巡逻。

当谷歌收购波士顿动力公司时,随后终止了公司的军事合同。雷伯特说,现在软银拥有这家公司,它也可以进行军事领域的研发工作。

波士顿动力公司(Boston Dynamics)似乎确实有一位老板愿意等待,直到整个业务模式被弄清楚。软银与沙特王储穆罕默德·本·萨尔曼(Mohammed bin Salman)合作,成立了1000亿美元的投资基金,押注于需要多年努力才能实现的技术。在收购波士顿动力公司之前,软银已经收购了法国机器人公司Aldebaran,该公司也在研发距离完工还有很长时间的机器人。

机器人是日本科技研究人员关注的焦点。软银已经发布了一款名为Pepper的机器,可以将零售店的部分客户服务自动化。有报道称,目前为谷歌所有的机器人公司Schaft也将被软银收购。这家公司也在研发类似于波士顿动力的机器人。丰田研究所正致力于研究为日本快速增长退休人口提供服务的机器人。

而在波士顿动力公司,雷伯特希望把机器人卖给企业、政府和各种其他客户,致力于制造能完成任何动物和人类能做事情的机器,这意味着要从他的实验中找到赚钱的方法。


波士顿动力机器人跳舞欣赏





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    地点:美国 波士顿, 日期:2/9/2019, 字数:68765, 关于:波士顿 新闻, 次数:9



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