波士顿动力公司开发能适应不断变化环境的机器人

Atlas 正在不断发展。在一段相当长的视频中，不时有解说。中，波士顿动力公司演示了 Atlas 现在如何应对不断变化的环境。虽然它仍然是汽车零件的常规分类，但开发人员希望 Atlas 能够适应动态环境。换句话说，Atlas 应该能够对不断变化的环境或异常情况做出反应和适应。

例如，如视频所示，波士顿动力公司的员工会不断移动必须分拣零件的货架容器的位置。这就要求机器人快速适应。在另一个例子中，一名员工将一个零件掉落在阿特拉斯旁边，从而发出声响。机器人通过麦克风捕捉到了这一声音，但由于缺乏麦克风定位功能，它只能通过摄像头系统地扫描环境，然后找到零件。

然后，机器人成功拾起零件并将其放回货架，尽管动作不如人类优雅。总的来说，这段视频完美地诠释了莫拉维克悖论。莫拉维克悖论强调了一个看似违背直觉的概念：对人类来说简单的任务，如社交或运动技能，对机器人来说却极其困难。相反，对人类来说困难的技能，如大规模计算或数据分析，对机器人来说却很容易。

正如感知系统负责人扬-查诺夫斯基（Jan Czarnowski）所解释的那样，阿特拉斯的感知系统必须是动态的，这样才能应对不可预测和不断变化的环境。正如开发人员所解释的那样，小瑕疵和微小的错误很快就会积累起来，这使得问题变得更加复杂。例如，货架单元的边距为 5 厘米。在抓取部件并将其放入这些单元时，即使只有一厘米的偏差，也可能意味着失败。

总之，阿特拉斯系统已经取得了长足的发展。但它还有很长的路要走。