机器之心报道
编辑：蛋酱 台上一分钟 ， 台下十年功 。
波士顿动力的机器人 Atlas ， 又斩获了新技能 ， 这次是跑酷 。
跑酷现场就设在波士顿动力总部二楼 ， 挑战包括一系列倾斜的胶合板 ， 还有木箱垒成的阶梯以及平衡木 。
3、2、1 ， 出发！

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从这一段看来 ， 表现堪称完美 ， Atlas 如履平地：

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Atlas 团队负责人 Scott Kuindersma 表示：「跑酷对我们的团队来说是一项有用的活动 ， 因为它突出了我们认为重要的几个挑战 。」如何构建能够扩展运动行为的高功率密度移动机器人？如何设计可以创建各种行为并对其进行稳健控制的控制算法？如何将感知与行动联系起来 ， 同时兼顾从 A 点到 B 点等长期目标与调整脚步和应用矫正力以保持平衡等短期动态目标？
三年前 ， 波士顿就曾经发布过一段 Atlas 的跑酷视频 ， 它能跳过多层平台 ， 跑上台阶的时候将自身重量从右脚转移到左脚 ， 然后在返回到右脚 。

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虽然 Atlas 从硬件、外观层面与此前没有太大不同 ， 但运动的方式有了微妙的提升 。比如在早期的跑酷视频中 ， Atlas 看起来更僵硬 ， 步伐也稍显沉重 ， 但现在它的平衡感显然更好 ， 而且一口气完成了整个障碍赛 。
早期的 Atlas 跑酷视频 ， 多多少少有那么一点局促 。

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如今的 Atlas 更加得心应手 。

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其中最不稳定的运动就是跳马 ， 当时它的支撑臂一直在颤抖 。实际上对于 Atlas 来说 ， 这个动作相当困难 ， 因为与沉重的身体相比 ， 它的手臂不够强壮 。这个特技达到了机器人可以完成的极限 。

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尽管 Atlas 在早期视频中也能做俯卧撑、倒立和后空翻 ， 但控制这些动作的基本过程已经发生了变化 。现在 ， Atlas 的运动是由感知驱动的 。以前 ， 机器人只能在平坦的表面或固定的盒子上进行预编程的跑酷 ， 但 Atlas 现在使用 RGB 摄像头和深度传感器检测环境并对其做出反应 。
正如波士顿动力的博客所说：「这意味着工程师不需要为机器人可能遇到的平台和间隙预先编程跳跃运动 。相反 ， 团队创建了少量的模板行为以匹配环境并在线运行 。」具体来说 ， 有三台机载计算机来处理 Atlas 感知周围世界、绘制路线和保持机器人直立所需的所有计算 。
有意思的是 ， 这次波士顿动力还放出了比正片更精彩的幕后花絮 。
有一次 ， Atlas 错过了跳跃机会 ， 并撞在下一个平台上：

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奔跑过程中 ， Atlas 仿佛发生了液压管线井喷 ， 当倒在地上时 ， 它将液体喷洒地到处都是：

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