Даже относительно простые задачи, такие как взятие и установка автомобильной детали, требуют от гуманоидного робота Atlas глубокого понимания геометрических и семантических характеристик окружающих его объектов. Инженеры из Boston Dynamics раскрывают, как робот "видит" мир благодаря гибкой и адаптивной системе восприятия.
Во-первых, Atlas должен обнаружить и идентифицировать объект среди других блестящих или слабоконтрастных деталей на заводе. Затем он определяет точное местоположение детали, чтобы ее схватить - она может находиться на столе, в контейнере и т.д. Наконец, робот решает, куда и как поместить объект с исключительной точностью, чтобы избежать неправильной установки или падения.
Система восприятия Atlas включает высокоточные датчики, современные алгоритмы машинного обучения и модуль оценки собственного местоположения. Робот использует компьютерное зрение, чтобы обнаруживать и классифицировать объекты, определять их расположение относительно других элементов в пространстве и корректировать свои действия при необходимости.
Ключевую роль играют так называемые "ключевые точки" - внешние, маркирующие объекты, которые нужно обходить, и внутренние, обозначающие расположение полок, ящиков и других элементов. Atlas использует нейронную сеть, чтобы прогнозировать расположение этих точек и ориентироваться в среде.
Прежде чем приступить к манипуляциям, робот определяет свое собственное местоположение с помощью модуля локализации, который анализирует положение и ориентацию близлежащих объектов. Дополнительно используется кинематическая одометрия для отслеживания движения робота.
Система SuperTracker объединяет данные от различных датчиков - кинематики, компьютерного зрения и др. - чтобы оценить положение захватов даже когда объекты плохо видны камерами. При ограниченной видимости или слабом освещении, эти оценки дополнительно проверяются.
Инженеры подчеркивают, что точная калибровка датчиков, системы компьютерного зрения и других компонентов имеет решающее значение для точной работы и автономности Atlas. В будущем они планируют улучшить адаптивность робота, интегрируя восприятие и действие в единое целое.