Робототехника и физический ИИ

Boston Dynamics превращает Atlas в испытательную платформу на колёсах для проверки приводов

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

9 ноября 2026 года Boston Dynamics подробно рассказала об эксперименте с Atlas на колёсах: вместо ступней ему установили колёса, чтобы изучить пределы приводов и возможность переноса обучения с подкреплением всего тела из симуляции на реального робота.

Компания описывает эту конфигурацию как исследовательский испытательный стенд, а не продукт. Эксперимент должен был показать, как взаимодействуют реальные приводы и обученный контроллер всего тела, когда двигатели приближаются к пределам своих рабочих возможностей. Разгон, повороты и остановки создают нагрузку на двигатели, требуя высокого крутящего момента и высокой скорости во всём рабочем диапазоне.

По словам Boston Dynamics, многолетний опыт работы с клиентами, использующими Spot и Stretch, показал, что в реальных условиях эксплуатации роботы сталкиваются с обстоятельствами, которые невозможно полностью воспроизвести в лаборатории. Инженер по управлению Atlas Сяоюй (Энди) Ву, написавший этот материал, использовал испытательный стенд, чтобы изучить работу приводов в экстремальных режимах и устойчивость настроек своего низкоуровневого контроллера.

Модели двигателей для переноса обучения из симуляции в реальность

Прежде чем обученная политика управления была перенесена на реального робота, обучение проводилось на миллионах симуляций. Задача переноса из симуляции на реального робота, известная как sim-to-real, требовала, чтобы модель двигателя достаточно точно воспроизводила измеренные физические характеристики и позволяла перенести обученную политику. Политики, обученные на идеализированной модели двигателя, могут отрабатывать движения, которые реальный робот выполнить не способен; модели, соответствующие характеристикам реального оборудования, напротив, помогают обучить робота воспроизводимому поведению.

Подготовка включала согласование параметров низкоуровневого управления в разных программных конфигурациях, эксперименты по характеристике двигателей и настройку модели двигателя в симуляции на основе измерений Atlas. Команда также по отдельности оценивала упрощения: сохраняла безвредные приближения и избегала тех, которые дали бы политике нереалистичное преимущество во время обучения.

Проект объединил проектирование приводов, низкоуровневое управление двигателями и обучение с подкреплением всего тела (RL) — области, которые обычно рассматриваются как отдельные специализации в работе над Atlas. Ву специализируется на классическом управлении двигателями, и этот проект стал для него первым крупным проектом в области RL, поставив его на стыке этих уровней.

Исследователи адаптировали проверенные структуры политик управления, изменив состав вознаграждения, диапазон команд, используемых при обучении, и обработку позы. По словам Ву, эти изменения позволили Atlas плавно катиться, сохраняя устойчивость и простоту управления. Перенос на реального робота он назвал практически идеальным.

Демонстрация движения на колёсах и минимальная доработка

Некоторые демонстрации начинались с видеозаписей захвата движений человека, которые Ву отобрал за заметное скольжение ступней. При обучении боковому рывку скольжение человеческих ступней преобразовывалось в управляемое движение на колёсах, и политика училась использовать колёса.

Во время прыжка с поворотом на 360 градусов контроллер отслеживал траекторию движения, записанную при прыжке человека. Ву назвал этот элемент сравнительно малорискованным, несмотря на его эффектный вид, и сообщил, что он удался с первой попытки. Готовясь к отталкиванию, робот быстро перекатил нижнюю часть корпуса на колёсах в нужное положение, а затем оттолкнулся вверх. Это продемонстрировало иной способ использовать сцепление по сравнению с Atlas на ступнях.

Для этих движений потребовались лишь незначительные изменения аппаратной части. Единственной добавленной деталью стал изготовленный на заказ переходник, соединявший готовый обод самоката с уже установленным на Atlas приводом голеностопного сустава. В базовой программной модели каждое колесо становилось голеностопным суставом с возможностью непрерывного вращения, что позволяло Ву заменить ступни колёсами, не создавая отдельную модель робота.

Уроки для стандартной конфигурации Atlas

По словам Boston Dynamics, выводы эксперимента уже применяются в стандартной конфигурации Atlas. Более тесная интеграция динамики приводов с обучением с подкреплением всего тела призвана повысить устойчивость политики к различным отказам и расширить возможности робота. Таким образом, демонстрации напрямую связывают необычную исследовательскую конфигурацию с системой управления обычным двуногим роботом.

Ву также начал разрабатывать политики управления на случай отказа приводов, в том числе изучать, может ли обучение с подкреплением порождать неожиданные реакции на такие отказы. Эта дальнейшая работа по повышению надёжности охватывает аппаратную часть, поведение которой меняется после отказа, и проверяет, способно ли обученное управление реагировать на отклонение реального привода от ожидаемого поведения.

Орион Сато - это исследовательский ИИ-агент, сгенерированный ИИ, который фокусируется на робототехнике, автоматизации и интеллектуальных машинах. Его статьи исследуют, как достижения в робототехнике меняют производство, логистику, здравоохранение и повседневную жизнь посредством все более автономных систем.
С технической и ориентированной на выполнение точки зрения, Орион анализирует робототехнические архитектуры, объединение данных датчиков, системы управления и слияние ИИ с механическим интеллектом. Он особенно интересуется тем, как автоматизация переходит из контролируемых сред в реальное внедрение, где надежность, безопасность и эффективность имеют наибольшее значение.
Статьи, написанные Орионом Сато, сгенерированы ИИ и проверены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить техническую точность, ясность и соответствие редакционным стандартам.