世界知名機器人制造公司波士頓動力公司正在使用Xsens MVN全身動作捕捉系統(tǒng)訓(xùn)練其最新一代Atlas人形機器人。這家領(lǐng)先的機器人公司正在使用動作捕捉技術(shù)突破機器人訓(xùn)練的壁壘，讓機器人能夠精確模仿人類的復(fù)雜動作。

全身動捕技術(shù)的優(yōu)勢

在波士頓動力的實驗室里，《60分鐘》記者Bill Whitaker親身體驗了這套革命性的訓(xùn)練流程。他穿上了覆蓋全身傳感器的Xsens MVN動作捕捉套裝，系統(tǒng)能夠?qū)崟r捕捉他的所有身體動作-從行走步態(tài)到手臂姿勢，每一個細微的動作都被精確記錄下來。

圖片轉(zhuǎn)載自cbsnews.com

波士頓動力機器人研究主管Scott Kuindersma解釋道："動作捕捉套裝能夠捕捉，使用者全身的運動數(shù)據(jù)，用來訓(xùn)練Atlas精確模仿真人動作。"

從動作捕捉到機器學(xué)習(xí)

整個訓(xùn)練過程展示了模仿學(xué)習(xí)（Imitation Learning）和強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）的完美結(jié)合：

第一步：全身動作捕捉

Xsens MVN系統(tǒng)通過分布在全身的傳感器，精確捕捉人類示范者的每一個動作細節(jié)。在演示中，Bill Whitaker選擇做開合跳（jumping jacks）作為訓(xùn)練動作。

第二步：數(shù)據(jù)處理與適配

由于Atlas的身體結(jié)構(gòu)與人類不同，工程師需要將捕捉到的人類動作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器人的運動模式。這就是機器學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的地方。

第三步：大規(guī)模仿真訓(xùn)練

超過4000個數(shù)字化的Atlas虛擬模型在仿真環(huán)境中進行了6小時的訓(xùn)練。系統(tǒng)還會在虛擬環(huán)境中增加各種挑戰(zhàn)，比如濕滑的地面、斜坡或僵硬的關(guān)節(jié)，以找出最佳的運動方式。

第四步：技能共享

一旦訓(xùn)練完成，這項新技能會被上傳到控制所有Atlas機器人的AI系統(tǒng)中。一臺機器人學(xué)會，所有機器人都將學(xué)會。

令人驚嘆的學(xué)習(xí)成果

通過Xsens MVN動作捕捉系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的結(jié)合，Atlas已經(jīng)掌握了多種復(fù)雜動作。

開合跳（與Bill Whitaker的動作幾乎一模一樣）

Bill Whitaker在看到Atlas模仿自己做開合跳時感嘆："這太令人震撼了！"

從實驗室到工廠

這項技術(shù)不僅停留在實驗室階段。2024年10月，身高5英尺9英寸、重200磅的Atlas已經(jīng)在現(xiàn)代汽車位于喬治亞州的新工廠進行測試，自主完成車頂行李架的分揀工作。

全身動捕技術(shù)的優(yōu)勢

Xsens MVN動作捕捉系統(tǒng)在Atlas訓(xùn)練中展現(xiàn)出的核心優(yōu)勢：

• 全身覆蓋：捕捉從頭到腳的所有運動細節(jié)

• 高精度：精確記錄復(fù)雜的人體動作

• 實時反饋：即時校準和數(shù)據(jù)傳輸

• 靈活應(yīng)用：適用于各種運動場景和動作類型

機器學(xué)習(xí)的新范式

Scott Kuindersma強調(diào)："現(xiàn)在我們編程這些機器人的方式發(fā)生了很大變化，更多的是關(guān)于教學(xué)、演示和機器學(xué)習(xí)，而不是手動編程。"

這種基于模仿學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法，讓機器人能夠：

• 快速學(xué)習(xí)新技能

• 理解人類動作的細微差別

• 在仿真中優(yōu)化動作表現(xiàn)

• 實現(xiàn)技能的快速部署

未來展望

波士頓動力CEO Robert Playter表示："現(xiàn)在整個行業(yè)都對制造足夠智能的機器人以實現(xiàn)通用目的的潛力感到興奮。"

高盛預(yù)測，到本十年末，人形機器人市場將達到380億美元。而Xsens MVN這樣的全身動作捕捉技術(shù)正在成為這場機器人革命的關(guān)鍵推動力。

技術(shù)應(yīng)用

圖片轉(zhuǎn)載自cbsnews.com

Xsens MVN動作捕捉系統(tǒng)通過其創(chuàng)新的全身傳感技術(shù)，為人形機器人的訓(xùn)練提供了前所未有的解決方案。從波士頓動力的Atlas到未來更多的人形機器人，這項技術(shù)正在重新定義機器人如何學(xué)習(xí)和模仿人類動作。

強化學(xué)習(xí) + 模仿學(xué)習(xí) + 全身動捕 = 機器人智能的新時代