曉查 編譯整理
新年之前，波士頓動力上傳了一段機器人跳舞的視頻引爆全網。現在這段視頻僅在YouTube平臺就已經被觀看超過2500萬次。
當初，為了拍攝這段機器人舞蹈，波士頓動力甚至請來了專業的舞蹈指導Monica Thomas和人類舞蹈演員，為機器人設計動作。
在這段視頻的背後，還隱藏著哪些技術細節？最近IEEE Spectrum採訪到了波士頓動力工程副總裁、Atlas雙足機器人團隊負責人Aaron Saunders。
Saunders從2003年開始就進入波士頓動力工作，參與了很多早期機器人的開發，比如機器狗LittleDog就是出自他之手。
以下是採訪的主要內容。
請來人類舞者指導
IEEE Spectrum：您如何看待網絡上對這段視頻的反應？
Aaron Saunders：我們對製作的視頻抱有不同的期望；對我們來說，這絕對是有趣的。YouTube上的回應刷新了我們的紀錄：我們收到了數百封電子郵件和電話，這些人表達了他們的熱情，分享了他們對我們下一步應該做什麼的想法，比如這首歌怎麼樣，這個舞蹈動作怎麼樣，所以這真的很有趣。
我最喜歡的回應是我94歲的奶奶發給我的。她在YouTube上看了視頻，然後通過家人發送了一條信息，詢問我是否會教機器人這些跳舞動作。我認為這段視頻吸引了更多觀眾，因為它融合了經典音樂和新技術。
我們以前從未見過Atlas有這樣的動作，您能談談你們是如何做到的嗎？
我們從和舞蹈演員和編舞合作開始，通過創作和編排一個套路，來為舞蹈創造一個初步的概念。其中一個挑戰，尤其是Atlas面臨的核心挑戰，是調整人類的舞蹈動作，以便在機器人上表演。
為此，我們使用模擬來快速迭代運動概念，同時徵求編舞的反饋，做到在Atlas力量和速度的能力範圍之內。這是一個多次反覆的過程，他們會說出他們想讓我們做什麼，工程師會看著屏幕說「這個動作容易」、「這個動作很難」或者「這個動作讓我害怕」。
然後我們進行討論，在模擬中嘗試不同的東西，並進行調整，以找到一套兼容的動作可以在Atlas上執行。
在整個項目中，隨著我們構建工具越來越完善，創建這些新舞蹈動作所需的時間變得越來越短。例如，最終我們能夠在拍攝的前一天，用工具鏈在一天內成功創建Atlas的一個芭蕾舞動作。因此，它不是手動編寫的，而是有一個可以可以讓你設計各種動作的pipeline，你可以通過各種不同的輸入來描述，並把它們推送到機器人身上。
如何遷移人類動作
有沒有一些動作，特別難從人類遷移到Atlas機器人身上？還是Atlas可以做得比人類做得更好？
芭蕾舞部分的一些旋轉動作，需要更多的迭代才能開始運作，因為這些離跳躍和跑步等更有經驗的動作相差最遠，它們對機器和軟體都提出了新的挑戰。不要低估人類舞者的靈活性和力量。當你帶著優秀的人類舞蹈演員，試圖讓機器人學著做他們能做的動作，這是一個難題。
從根本上說，我不認為Atlas有這些舞蹈演員所擁有的運動範圍或力量，儘管我們繼續為此開發機器人。因為我們相信，為了在商業上廣泛部署這種機器人，並最終在家庭中部署，我們認為他們需要有這種水平的性能。
機器人真正擅長的是，以完全相同的方式一遍又一遍地做某件事。因此，一旦我們輸入了我們想做的事情，機器人就可以一遍又一遍地做，我們會從不同的角度拍攝。
我可以理解你如何使用人類舞者來幫助Atlas完成舞蹈套路，但是你們是如何讓Spot機器狗和Handle搬運工一起跳舞的？
我認為，和我們一起工作的人實際上有很多思考運動的天賦，思考如何通過運動來表達自己。我們的機器人動作非常好。我們發現人類舞者與機器人的運動方式是關聯的，舞蹈指導會把這些統一起來，不管是兩條腿還是四條腿。當你不一定有動物運動或人類行為的模板時，只需要更努力地思考如何去做某事，對於更務實的商業行為也是如此。
你們教機器人跳舞、做體操或跑酷的經歷，對你們機器人的商業應用有什麼啟發？
我們認為舞蹈和跑酷固有的技能，如靈活性、平衡和感知，是各種機器人應用的基礎。也許更重要的是，在建立新的機器人能力和享受樂趣之間找到交集，一直是波士頓動力機器人前進的秘訣。
當你讓機器人在幾天內實現這些動作達到極限時，你會學到很多關於硬體魯棒性的知識。通過產品化，Spot變得非常魯棒，幾乎不需要維護。一旦你教會它，它就可以整天跳舞。
它今天如此強大，是因為我們從以前奇怪而有趣的事情中學到了教訓。你必須進入未知的領域，才能知道你不知道的事情。
兩天拍完，未做剪輯
通過觀看視頻，很難知道這背後需要花費多少時間，以及它們在多大程度上代表了機器人的實際能力。你能談談嗎？
我試著在這個視頻的背景下回答，我認為我們發布的所有視頻都是如此。我們努力去做一件事，一旦做成，它就成功了。對於Atlas來說，大多數機器人控制都是來自我們以前的工作，比如在跑酷上做的工作，讓我們走上了使用模型預測控制器來考慮動力學和平衡的道路。
我們用這些在機器人上運行一組舞步，這些舞步是我們與舞蹈演員和編舞一起離線設計的。所以，我們花了很多時間，用幾個月來思考舞蹈、構思動作、在模擬中迭代。
跳舞需要很大的力量和速度，所以我們甚至升級了阿特拉斯的一些硬體，讓它更有力量。舞蹈可能是我們迄今為止所做的最有力量的事情。儘管你可能認為跑酷看起來更具爆發力，但你在舞蹈中的運動量和速度令人難以置信。這也花了我們幾個月的時間，讓機器擁有與算法一致的能力。
你看到的這段視頻，我們只拍攝了兩天。大部分時間都花在了研究如何讓攝像機在一群機器人中移動，來拍攝連續兩分鐘的鏡頭。當我們多次跑著拍攝舞蹈動作時，就可以非常可靠地重複它。
在開場的兩分鐘鏡頭中，沒有剪輯或拼接。
硬體肯定有一些需要維護的故障，我們的機器人有時會絆倒。這些行為不會被產品化，也不是100%可靠，但它們是可重複的。我們誠實地展示了我們能做的事情，而不是我們曾經做過的事情。我認為，當我們已經取得了一些成就後，是需要誠實的，這對我們來說肯定很重要。
你提到Spot現在已經穩定到可以跳一整天的舞了。那Atlas怎麼樣？如果你不斷更換電池，它也能跳一整天嗎？
Atlas，作為一個世界上只有少數幾臺的機器人，它們很複雜，可靠性不是主要關注點。我們肯定會不時讓機器人休息一下。但是硬體的魯棒性真的很不錯。如果沒有這種魯棒性，我們根本無法製作視頻。
我認為Atlas更像一架直升機，你花在維護上的時間，相比花在操作上的時間更多。而對於Spot，人們的期望是它更像一輛車，你可以運行它很長時間。
軟硬體技術細節
當你教Atlas做新的事情時，它用到了任何機器學習嗎？如果沒有，為什麼？
作為一家公司，我們已經探索了很多東西，但是Atlas現在沒有使用學習控制器。我期待有一天我們會的。
Atlas目前的舞蹈表演使用了我們所謂的反射控制，這是對力的反應、在線和離線軌跡優化以及模型預測控制的結合。我們利用這些技術，因為它們是解鎖真正高性能的可靠方法，並且我們知道如何很好地使用這些工具。至於這些工具能做到什麼，現在我們還沒有探索到路的盡頭。
我們們計劃使用機器學習來擴展和構建我們開發的軟體和硬體基礎，但我認為我們和社區仍然在努力找出應用這些工具的正確方式。這是我們自然發展的一部分。
目前Atlas的大部分運動來自於它的下半身，但是跑酷也利用了上半身的力量和敏捷，我們最近看到一些概念圖片顯示，Atlas在做支撐跳躍和引體向上。您能告訴我們更多嗎？
人類和動物用腿做的事情很神奇，但是用全身做的事情更神奇。我認為跑酷提供了一個奇妙的框架，讓我們能夠朝著全身靈活性的方向前進。
散步和跑步只是這段旅程的開始。我們正在經歷更複雜的動作，如跳躍和旋轉，這是我們過去幾年一直在努力的方向。我們下一步是探索如何用手臂來擴展這種靈活性。
我給Atlas團隊的任務之一是，像利用腿一樣利用手臂，來增強和擴大機動性，我對未來幾年要做的事情感到非常興奮，因為我們將有機會利用Atlas做令人激動的事情。
您對機器人的液壓驅動和電驅動有什麼看法？
在我波士頓動力的職業生涯中，我曾強烈地感受到不同類型技術的聯繫。我真的認為這不再是非此即彼的問題。
我認為不同驅動技術的選擇，取決於你製造的機器人的大小，你想讓機器人做什麼，你想讓它去哪裡，以及其他許多因素。
這兩種驅動器都是很好的，我喜歡同時使用。我們已經非常成功地使用了這兩種驅動器來製造機器人。
對我來說，液壓驅動器和電驅動器之間唯一明顯的區別可能在於規模。製造微小的液壓設備真的很有挑戰性，業內很少有人做這樣的事情。相反，這個行業也不傾向於製造大規模的電氣設備。所以，你可能會發現，這是兩種技術之間的自然劃分。
展望
除了你所在的波士頓動力，最近還有什麼讓你感興趣的機器人研究？
我真的很喜歡追蹤感知、計算機視覺、地形感知方面的進展，這些領域能做的越好，我們能做的就越多。
對我個人來說，我喜歡的是操縱研究，特別是它提高了我們對複雜的、基於摩擦的相互作用的理解，比如滑動和推動，或者移動像繩索這樣的柔性物體。我們看到了一種轉變，從僅僅捏東西、拿東西、移動和放下東西，到與環境更有意義的互動。
我認為，對這種操縱方式的研究將釋放移動操縱器的潛力，我認為這將真正打開機器人與世界互動的豐富能力。
你還想讓人們從這個視頻中獲得什麼嗎？
我花了這麼多時間沉浸在機器人學中，並對機器人是什麼，以及它的能力和局限性有著深刻的理解。我有個強烈的願望是，讓更多的人花更多的時間與機器人在一起。
我們在YouTube上看到很多人對視頻的意見和想法。在我看來，如果更多的人有機會思考、學習和花時間與機器人在一起，這種新的理解水平，可以幫助他們想像機器人在日常生活中新的用途。我認為這種可能性真的很令人激動，我只是希望更多的人能夠踏上這段旅程。
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