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机器人|一个会下棋的人形机器人，背后有哪些技术力量和想象( 二 )




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秀「肌肉」 ， 和调动
【机器人|一个会下棋的人形机器人，背后有哪些技术力量和想象】肌肉的「大脑」


Walker X 对比上一代身高和体重分别减少了 10cm 和 14kg ， 最终达到 1 米 3 高、63kg 重 。 全身配备 41 个伺服驱动关节 ， 扭矩更大 ， 最大可达 200Nm ， 速度更快 ， 转速 90 转 ， 精度更高 。 谢铮解释 ， 想要在非常小的重量和体积内实现这些 ， 对于硬件设计本身就是一个挑战 。
然而这些在普通人眼中就是 Walker X 能做的更多了 。 想要机器人跟你下棋 ， 让它更聪明还不够 。 据谢铮介绍 ， 由于尺寸限制 ， 机器人操作空间有限 ， 如果只靠 7 个自由度的机械臂无法覆盖整个棋盘空间 ， 机器人需要调动腰部、腿部的自由度配合实现全身的运动 。 当电机数量变多之后 ， 还需考虑电机的协同控制问题 。 比如机器人起身 ， 手指也会上移 ， 力减小 ， 棋子就会脱落 ， 这时候需要对手臂关节极其细微的调整 ， 给棋子施加一定的压力 。
会下棋的 Walker X 对视觉感知也有更高要求 。 「不同环境中的光照影响 ， 反光情况 ， 相像的字形 ， 甚至棋子是不是正对机器人 ， 都要求我们增加训练数据集 ， 增加 AI 逻辑推理 ， 做可能更对的判断 。 」谢铮说 。 这是优必选科技一直在强调的「感控一体」技术 ， 机器人眼睛看到物体 ， 大脑作出反应 ， 手才能动起来 。
功能的丰富是表象 ， 背后思考是机器人如何更好适应人类环境 。 Walker X 行走速度达到 3km/h ， 基本能达到人类正常行走的速度 ， 这样才能提供更好的人机交互体验 。 Walker X 还升级了柔顺力控 ， 每个手指都有一个力传感器 ， 在抓握时感受外部作用力 。 也许不久之后 ， 给你「马杀鸡」的就是 Walker X 技师了 。

Walker X 提供按摩服务

「当红炸子鸡」波士顿动力 Atlas 一段慢跑、跳跃、转身和后空翻的视频再次抬高人们对于机器人机械能力的想象 。 谢铮表示 ， 机器人能做各种高难度动作 ， 学会跑酷 ， 足以证明机器人的运动能力已经很强 ， 目前运动控制系统的升级已经不是应用落地最直接的技术限制 。 换句话说 ， 机器人的运动控制能力现在能初步满足应用服务的需求 ， 接下来要去提升它的感知能力和认知能力 。
谢铮介绍 ， Walker X 增加了很多感知类硬件以及算力的提升 ， 目前 AI 还没有充分剖析和理解外界信息 ， 只能在已经学习和验证过的场景中做定制化的服务 。 设想里 ， 当机器人具备通用的感知和认知能力以后 ， 其在不同的场景就可以快速适应并着手工作 。 它会知道冰箱在哪 ， 里边饮品都有什么 ， 抓取点在哪 ， 不需要人过多参与任务的设计 。
机器人领域很多技术高度密集 。 「每一毫秒 ， 都要把机器人每个关节位置 ， 外界收到的力 ， 当前速度等估计 ， 整体计算出来下一毫秒手、腿的位置 ， 每个关节应该出的力 。 背后需要一套非常复杂的算法来系统性集成运动控制 ， 视觉导航 ， 视觉感知 ， 交互引擎系统等 。
成立近 30 年的波士顿动力一直专注于机器人的研发 ， 拥有超前的技术 ， 但因为其商业化短板 ， 近年来几经易主 。 另一头 ， 软银在 2020 年停产了机器人 Pepper ， 让人唏嘘 。 孙正义设想里 ， 以「铁臂阿童木」为原型的 Pepper 应该是一个能够真正理解人类情感的机器人 。 而在大部分行业人士看来 ， 太想「通用化」 ， 无法满足服务型市场的纯粹需求 ， 在当时时间点 ， 造成了它的成本和实现的功能价值不匹配 。
「技术难 ， 落地更难」 。 谢铮感慨 。 在这片无人区拓荒 ， 企业更需要耐得住寂寞 。 对于 Walker ， 优必选科技内部制定了「四步走」循序渐进式的规划 ， 每个阶段对于技术的优化各有侧重 。 第一步重在运动与交互 ， 这个阶段诞生了 Walker 第一代和第二代；第二步主攻感知与智能 ， 这也就是今年 Walker X 的迭代；第三步转向安全与认知；第四步志在实现全自主 。

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