選自IEEE Spectrum

作者：Evan Ackerman

機器之心編譯

編輯：小舟、張倩

機器人怎么學(xué)會跳舞的？最新視頻有無作假？…… 波士頓動力工程副總裁 Aaron Saunders 為大家一一解惑。

一周前，波士頓動力上傳了一段，人形機器人 Atlas、機器狗 Spot、雙輪機器人 Handle 伴隨著 The Contours 的歌曲《Do You Love Me》翩翩起舞，該視頻的觀看量已達 2400 多萬次。

這段視頻的獨特之處在于其藝術(shù)性。在此之前，人形機器人 Atlas 可以完成一些實際任務(wù)，也可以做一些體操運動和跑酷運動，但跳舞確實是件新鮮事。

為了了解這段舞蹈背后的故事，IEEE Spectrum 采訪了波士頓動力公司工程副總裁 Aaron Saunders。Saunders 從 2003 年開始就在波士頓動力工作，是波士頓動力「LittleDog」機器人的兩位設(shè)計者之一。同時，他也是 Atlas 項目的重要成員，從項目伊始就參與研發(fā)，在過去的幾年中，Saunders 一直是 Atlas 的負責(zé)人。

以下是采訪的具體內(nèi)容。

您如何看待網(wǎng)友對這段機器人跳舞視頻的反應(yīng)？

我們收到了對這段視頻的各種期待，這絕對是非常大的樂趣。YouTube 上的回應(yīng)為我們刷新了紀錄：我們收到了數(shù)百封電子郵件和電話。致電者表達了他們的熱情，并分享了他們對我們下一步工作、對這首歌以及對機器人舞步的看法，這些建議都很有趣。我最喜歡的回應(yīng)是從我 94 歲的奶奶那里得到的。她觀看了這段視頻，然后發(fā)送了一條信息，詢問是不是我教會這些機器人跳舞的。我認為這段視頻的受眾比預(yù)期廣泛，原因是它將經(jīng)典音樂和新技術(shù)融合在了一起。

此前我們并沒有見過 Atlas 有這樣的動作，您能講講這是如何做到的嗎？

首先，我們與舞者和編舞合作，編出了一套舞蹈動作，以此來作為這段舞蹈的基礎(chǔ)。對 Atlas 來說，最大的挑戰(zhàn)就是將人類的舞蹈動作改編成機器人可以做到的動作。為此，我們使用仿真模擬來快速迭代動作概念，同時從編舞者那里征求反饋，使得編出的動作在 Atlas 力量和速度所允許的范圍內(nèi)。這個過程需要迭代多次——舞者和編舞會跳出他們想讓我們實現(xiàn)的動作，工程師會盯著屏幕看，給出各種評價，比如「這個簡單」、「這個很難」或「這個嚇到我了」。然后我們會展開討論，在模擬中嘗試不同的情況，對動作做出調(diào)整，以找到可以在 Atlas 上執(zhí)行的動作集。

在整個項目中，隨著我們構(gòu)建的工具越來越多，創(chuàng)建新舞蹈動作所需的時間變得越來越短。例如，在開始拍攝的前一天，我們使用工具鏈創(chuàng)建了一個 Atlas 芭蕾動作，僅用一天就創(chuàng)建成功。因此，這個過程不是手動創(chuàng)建腳本或手動編碼，而是創(chuàng)建一條允許你嘗試各種動作的 pipeline，你可以通過各種輸入來描述這些動作，并讓機器人執(zhí)行。

在將人類舞蹈動作轉(zhuǎn)換為 Atlas 動作的過程中，是否遇到了非常困難的問題？或者有沒有 Atlas 能比人類做得更好的地方？

芭蕾舞中的一些旋轉(zhuǎn)動作需要更多次迭代才能在 Atlas 上執(zhí)行，因為這種動作和跳躍、奔跑相差最大，我們的經(jīng)驗相對較少。它們對機器和軟件都提出了新的挑戰(zhàn)。我們學(xué)到的教訓(xùn)是：不要低估舞者的靈活性和力量。我們選的都是優(yōu)秀的舞者，讓機器人去做他們的動作確實太難了。

從根本上講，我認為 Atlas 并不具備這些舞者所具備的運動能力和力量，但我們會繼續(xù)朝著這個方向改進。因為我們相信，如果想讓機器人廣泛應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域，最終走入家庭，這樣的性能是它們必不可少的。

機器人真正擅長的事情是以完全相同的方式一遍又一遍地重復(fù)做一件事，因此，當(dāng)我們令其執(zhí)行我們想要的動作時，機器人就可以重復(fù)執(zhí)行，同時我們會從不同的角度拍攝視頻。

我能夠理解您借助人類舞者幫助 Atlas 編舞，那么 Spot 和 Handle 是怎么做到的呢？

我們的合作者在對運動的思考上和在通過動作表達自身的方式上都頗有才能。而且我們的機器人在動態(tài)、平衡性等方面都表現(xiàn)良好。我們發(fā)現(xiàn)，舞者與機器人的運動方式是有關(guān)聯(lián)的，編舞的人會將他們統(tǒng)一起來，這與腿的數(shù)目無關(guān)。當(dāng)沒有動物或者人類行為的模板時，你就需要多動點腦筋了。

教機器人跳舞、做體操動作或跑酷這些經(jīng)驗對機器人的商業(yè)應(yīng)用有什么啟發(fā)嗎？

我們認為，機器人在跳舞和跑酷中掌握的技能，如敏捷度、平衡性和感知能力，對于許多機器人應(yīng)用而言是必需的。更重要的是，波士頓動力機器人一直試圖在開發(fā)新技能與保持有趣之間找到交集，而這也是一種不錯的方式。

一個很好的例子是，當(dāng)你讓機器人在幾天時間內(nèi)做這些動作時，你會對硬件的魯棒性有更深的了解。Spot 機器人通過產(chǎn)品化流程變得非常魯棒，幾乎無需維護，它甚至可以跳一整天的舞。而其原因正是我們從之前那些或詭異或有趣的嘗試中學(xué)到的經(jīng)驗教訓(xùn)。你必須踏入未知的領(lǐng)域，才能知道你不知道的事情。

人們很難通過觀看視頻看出這背后所花費的時間，以及它們能夠在多大程度上代表機器人的真實能力。你可以談?wù)剢幔?/p>

我嘗試從這個視頻出發(fā)來回答你的問題，當(dāng)然我們發(fā)布的所有視頻都是同樣的道理。我們努力做出一些什么，一旦做成，那么它也就成功了。對于 Atlas 來說，大部分機器人控制來自于之前的工作，例如學(xué)會跑酷使我們發(fā)現(xiàn)了一條使用模型預(yù)測控制器來控制機器人動態(tài)和平衡的路徑。我們使用這些讓機器人執(zhí)行一組舞步，這些舞步是我們和舞者、編舞師一起離線設(shè)計的。我們花費了大量時間——好幾個月去思考舞蹈、合成動作，以及模擬迭代。

舞蹈需要力量和速度，我們甚至為此升級了 Atlas 的硬件，以給它更多力量。舞蹈可能是我們目前嘗試過的最需要力量的活動，盡管跑酷看起來更有爆發(fā)力，但舞蹈所需的運動量和速度非常驚人。我們同樣花費了大量時間，使機器具備算法的能力。

最終的視頻我們只拍了兩天，大部分時間用在了如何移動攝像機在充斥多個機器人的現(xiàn)場捕捉一個連續(xù)兩分鐘的鏡頭。當(dāng)我們跑著拍攝這段齊舞多次之后，我們可以相當(dāng)靠譜地重復(fù)它。在最終的兩分鐘段落里，不存在任何剪輯。

當(dāng)然硬件還是存在問題的，它們需要維護，機器人有時候會跌倒。這些行為不會被產(chǎn)品化，也不是 100% 可靠，但它們是可重復(fù)的。我們誠實地展示了機器人能做的事情，我認為當(dāng)你聲稱自己實現(xiàn)一件事時，誠實是必要的，這對我們來說很重要。

你剛才提到 Spot 現(xiàn)在已經(jīng)足夠魯棒，可以跳一整天舞。那么 Atlas 呢？不停換電池的話，Atlas 也能跳一整天嗎？

世界上僅有為數(shù)不多的 Atlas 機器人，它們很復(fù)雜，可靠性并非其主要關(guān)注點。我們會讓 Atlas 時不時地休息一下，但其硬件的魯棒性確實不錯。如果沒有魯棒性，這個視頻壓根就無法拍攝。我認為 Atlas 有點類似直升機，其維護時間和使用時間的比率較高。而 Spot 更像汽車，你可以駕駛很長時間再休整。

你在教 Atlas 執(zhí)行新的任務(wù)時，會用到機器學(xué)習(xí)嗎？如果沒有的話，為什么？

作為一家企業(yè)，我們已經(jīng)探索了非常多的事情，但 Atlas 目前并未使用學(xué)習(xí)控制器。我希望未來有一天會實現(xiàn)。Atlas 目前的舞蹈表演使用了反射控制（reflexive control）和模型預(yù)測控制，其中前者結(jié)合了對力的反應(yīng)、在線和離線軌跡優(yōu)化。我們利用這些技術(shù)的原因在于，它們是使機器人解鎖高性能行為的可靠方式，我們了解如何熟練運用這些工具，而且在這方面我們尚未走到盡頭。

我們計劃利用機器學(xué)習(xí)在已有的軟硬件基礎(chǔ)上進行擴展，但我認為波士頓動力和整個社區(qū)仍在嘗試找出這些工具的用武之地。大家將在我們的自然演進過程中看到這些。

目前，Atlas 的動作主要是下半身發(fā)力，但跑酷也要用到上肢力量。我們最近看到了一些概念圖，顯示 Atlas 在做 vaults（以手支撐的躍過）、pullups（引體向上）等動作，可以談一下這方面的進展嗎？

人類和動物可以用腿做出很多了不起的動作，但如果全身都用上會更加驚艷。我認為跑酷提供了一個奇妙的框架，可以讓我們朝著全身運動的方向不斷邁進。走和跑只是一個開始，我們通過跳躍、旋轉(zhuǎn)等更加復(fù)雜的動態(tài)行為來打磨技術(shù)，這也是過去幾年我們一直在做的事情。我們的下一步是探索如何使用手臂來推或拉，提高這方面的敏捷性。

我給 Atlas 團隊分配的任務(wù)之一就是讓他們盡可能利用手臂，就像我們利用雙腿一樣頻繁，以此來擴展 Atals 的移動性。我對未來幾年的工作感到非常興奮，因為我們將有機會借助 Atlas 做更多激動人心的事情。

你如何看待液壓和電動驅(qū)動器？

我認為這不是一個二選一的問題。使用哪種驅(qū)動器取決于機器人的大小、用途、工作環(huán)境等因素。最終，兩種驅(qū)動器技術(shù)都掌握會比較好。我們也使用這兩種驅(qū)動器做出了令人印象深刻的動態(tài)機器人。

我認為，液壓和電動驅(qū)動器的區(qū)別可能主要體現(xiàn)在規(guī)模上。制造小型液壓機器非常具有挑戰(zhàn)性，因為業(yè)內(nèi)很少有人這么做。同樣地，也很少有人制造大型電動機器。因此，你會發(fā)現(xiàn)這是兩種技術(shù)之間的自然分界線。

除了波士頓動力的工作之外，還有哪些近期的機器人研究讓你感到非常興奮？

作為一家公司，我們喜歡追蹤感知、計算機視覺、地形感知方面的科研進展。這些領(lǐng)域進展越大，我們的機器人能做的事情就越多。就我個人而言，我喜歡追蹤操縱方面的研究，尤其是那些增進我們對基于摩擦的復(fù)雜交互的理解的研究，比如滑、推或移動繩子等柔性物體。

我們看到，機器人的操縱正在由簡單的捏、舉、投擲轉(zhuǎn)向與環(huán)境進行更有意義的交互。我認為，這類操縱方向的研究將解鎖移動操縱機器人的潛能，豐富機器人與世界的溝通方式。

除了前面提到的那些，波士頓動力是否還希望通過這個視頻傳遞一些其他信息？

就我個人而言，由于我常年埋頭機器人領(lǐng)域，對機器人是什么、能做什么、不能做什么都有比較深刻的了解，因此我強烈希望更多人可以花時間去接觸機器人。很多人看了我們的視頻之后會分享自己的看法，如果更多的人有機會去思考、學(xué)習(xí)、接觸機器人，他們所達到的理解高度將催生更多新的想法，幫助我們思考機器人在日常生活中還有哪些用途。我認為這種可能性非常令人興奮，我想看到更多人踏上這段旅程。

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原標題：《波士頓動力機器人熱舞背后藏著哪些秘密？工程副總裁揭秘》

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