波士顿动力公司分享了其 Atlas 机器人的感知系统和视觉能力构建方法

🧭 为什么人类容易的事对机器人却那么难？

这是一个著名的现象，叫做Moravec悖论：

简单来说：人类花了几百万年进化出的本能技能，比如走路、拿东西、看东西，反而是机器人最难学会的；而对我们来说很难的事情，比如复杂计算、处理大量数据，却是机器人擅长的。

这个矛盾产生的核心原因是：

• 人类的大脑和身体早已在现实环境中高度优化，擅长应对模糊、多变的现实世界；
• 而机器人虽然计算能力强，但应对真实世界的不确定性和复杂物理互动能力很弱。

我们先从一个现实例子出发：

假如你要请一个刚学会走路的小孩帮你完成以下任务：

• 去货架上拿一个金属零件
• 然后插入另一个配套位置里
• 如果插错了或者掉了，还能重新调整再来一次

这听起来像人类轻松完成的小事，但对机器人来说却是一个系统工程。因为它不仅要能“看到”，还得：

1. 认出物体是什么
2. 判断物体在哪里
3. 估计怎么抓、从哪个角度插入
4. 感知是否插对了
5. 如果出错，能自己修正

这些都不是“看一眼就知道”的问题，而是一个融合了图像识别、三维几何理解、实时控制、错误恢复、与任务规划的复杂感知-决策系统。

这些都依赖一个先进的视觉感知系统——不仅要看到图像，还要理解图像背后的结构与语义信息（几何+用途）。

视频内容摘要

机器人是如何“感知”和“理解”世界的？

Atlas的感知系统依赖多个摄像头和传感器，结合AI模型与传统算法，实时分析和理解当前环境。它能做以下几件事：

1. 重建三维环境：知道周围物体的位置和形状；
2. 识别关键物体：比如要搬的盒子、地上的障碍物；
3. 预测并适应变化：例如有人或其他物体移动了，系统要能实时更新对当前“世界状态”的理解。

为什么感知系统一定要实时？
因为机器人每次执行任务时，环境都可能出现微小变化（物品位置偏移、手部误差等）。一旦感知不到这些变化，机器人就会“误判”，造成任务失败。

为什么不能简单“预录动作”让机器人照着做？

许多人误以为机器人可以像动画或电影一样，提前编好动作，然后照着“播放”就能完成任务。

但现实中并非如此：

• 微小误差（如一个物体偏移1厘米）可能就让整套动作失败；
• 动作是基于“当前世界状态”设计的，一旦实际情况变化，就必须“重新计算”；
• 所以机器人必须边感知、边决策、边执行，每一次动作都需要实时反馈与调整。

为什么这类工作适合人形机器人？

在演示的任务中，比如将物品搬运、分拣、放入狭窄的货架，这些都有几个特点：

• 环境结构复杂、不规则；
• 动作需要高/低伸手、灵活转身、较强的范围移动能力；
• 任务本身单调、重复、且对精度要求高；
• 人类长期做这种体力活容易疲劳出错。

这正是人形机器人（具备类似人类灵活身体结构）大展拳脚的场景。Atlas能模拟人类灵活的姿态，在动态环境中操作，兼具“动作范围”和“身体平衡”能力。

如何确保机器人操作时的高精度？

机器人要做到稳定执行高精度任务，依赖几个核心能力：

1. 实时感知反馈：每次抓取或移动都可能略有偏差，系统要能立刻察觉；
2. 不断修正“认知地图”：例如物品被推动了、方向变了，系统需要即时重定位；
3. 遮挡问题解决：当机器人手臂移动时可能会挡住视线，它需要主动调整角度来“看到”物品；
4. 主动调整操作策略：例如改变姿态、转动物品角度让光线更好地照到关键区域，提高识别率。

当出错时（如物品掉落）机器人该如何应对？

掉落代表前一步已发生错误（位置判断不准、抓取不牢等），但系统仍需具备应对策略：

• 重新定位物体：判断物体现在在地上的确切位置；
• 指令化操作动作：并非预编死动作，而是以“目标指令”方式告知——把手伸到物体旁，手指贴地，收拢成握姿；
• 依靠身体控制系统完成复杂动作：如全身蹲下、重心平衡；
• 避免后续连锁问题：比如避免绊倒机器人本体，或造成其他操作失败。

机器人真正的技术瓶颈是什么？

当前的关键挑战是**“通用性”和“适应性”**：

不是让机器人完成一个任务，而是让它面对多种不同任务都能自主适应和完成。

为此，研究正朝着以下方向发展：

1. 多模态大模型训练：机器人不再靠一个个任务单独训练，而是通过大规模数据集（图像、视频、语言）一次性学会大量通用知识；
2. 从“感知智能”走向“物理智能”：
   • 不只是“看懂”，还要“做出正确动作”；
   • 类似人类能通过语言或视频理解指令并执行操作，未来机器人也将具备这种能力；
3. 控制系统与语言模型结合：探索如何直接用语言或视频指导机器人完成复杂物理任务。

Atlas机器人感知系统技术细节

Boston Dynamics 公司发布了一篇文章详细介绍了他们的 Atlas 机器人的视觉能力构成。

Atlas视觉系统的核心能力

📸 Atlas如何识别环境中的物体？（2D视觉识别）

问题本质：

机器人如何判断“前面是个储物架，而不是墙”？而且不仅要知道是“架子”，还得知道“具体哪个格子是放零件的地方”。

技术实现：

• Atlas使用2D图像识别模型来分析摄像头拍到的画面，识别出“固定装置（fixtures）”——也就是各种货架、物料架等。
• 系统提取出两类关键点：
  1. 外部关键点（绿色）：比如货架的四个角，类似人在看一个方形时感知“边界”。
  2. 内部关键点（红色）：表示架子内部的小格子分区，这些是“放东西”的地方。

🧠 类比：就像你在便利店看到货架，不仅知道那是个架子，还知道可乐在中间第2层。

为什么这很难？

• 工厂里很多金属架反光严重或颜色单调，很难通过图像识别清楚看出边界。
• 架子可能遮住部分结构，甚至挪了位置，机器人不能只靠死记硬背。

🧭 Atlas如何判断物体的三维位置？（3D定位+对齐）

问题本质：

识别出了“是个货架”，接下来还需要判断——这个架子到底在机器人面前多远？是歪了还是正对着？里面哪个格子正对着我？

技术解决方案：

• 通过匹配关键点位置与储物架的已知3D模型，进行位置对齐。
• 使用 Atlas 自己身体运动的数据（即所谓的“运动估计”）辅助判断：比如它刚刚向前走了30cm，那么架子的位置也相应要更新。

🧠 类比：你闭上眼睛走了几步，虽然看不见前面，但你知道自己走了多远，能估算大概在哪儿。

特别挑战：

• 遮挡：当机器人离架子太近时，相机可能只能看到一部分，这时得靠**“内部分区点”**来判断每个格子的位置。
• 视觉相同的货架（同类 fixture class）：很多架子长得一模一样，Atlas需要结合时间线索（过去在哪看到过）和空间位置（这个架子通常在另一个的旁边）来区分。

✋ Atlas如何持续追踪抓住的物体？（SuperTracker 追踪系统）

问题本质：

假设Atlas已经抓住了一个零件，它怎么知道这个零件现在在什么位置、有没有掉、是否还在手里？

技术机制：

1. 视觉跟踪：当零件在视野里时，系统用一张照片和CAD模型对比，估算出当前姿态（位置+角度）。
2. 物理感知：当物体不在相机范围内时，依赖机械臂的位置来推测物体的位置（假设手还握着它）。
3. 融合判断：
   • 相机告诉它“我看到物体在这里”
   • 手部运动告诉它“我应该拿着物体移动到这里”
   • 系统综合两者，选择可信的结果

🧠 类比：你闭着眼拿着水杯移动时，也能知道杯子在哪里，因为你知道自己手的动作。

增强机制：

• 使用多个猜测姿态，找出最一致的（类似让多个专家投票）。
• 如果某个姿态会让“手离物体太远”，就被排除。
• 所有信息被装进一个“平滑滤波器”，融合成最终轨迹。

🎯 机器人怎么知道自己的动作位置是准确的？（手眼校准）

为什么重要：

你可能识别到了物体，也推测出了它的位置，但如果你的“眼睛”和“手”之间的协调有误差，操作还是会失败。

技术做法：

• 通过一套精密的相机与关节的校准机制，让系统知道：
  • 相机拍到的位置，在空间中对应哪里
  • 自己手的位置和角度到底是多少
• 校准还考虑了：
  • 制造公差（零件尺寸误差）
  • 长期漂移（如温度、撞击导致结构微调）

🧠 类比：你戴着VR眼镜玩游戏时，如果摄像头和手柄没对好位，游戏里动作会错位。

🚀 未来方向：从“看清”到“理解并行动”

Boston Dynamics 不满足于仅让机器人“看清楚”，而是想让它：

• 能理解空间与动作的物理规律
• 在复杂环境中自主适应并行动
• 最终形成类似GPT那样的通用模型，可以跨任务泛化——这就是他们所谓的“Athletic Intelligence”（运动智能）