技术:波士顿动力Atlas机器人完美自主导航，这次是真的

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这是因为atlas机器人要走的每一步都需要由人类操作员决定并通过客户界面输入。

虽然让机器人在平坦的地面上行走很困难，但是佛罗里达的人类机械识别研究所( ihmc )正在致力于使双脚机器人能够在崎岖的地形上顺利行走的大课题。

该研究所一直以来都在研究这个问题。

今天ihmc发布的最新视频(重点:不是cg！ 展示了这个行业的最新进展。 机器人通过自主的步态规划算法，可以在狭窄的地形中自主导航。

在视频中，ihmc开发的自主步行计划( autonomous footstep planning )程序由波士顿动力企业的atlas机器人和NASA开发的valkyrie机器人执行。

视频显示机器人在煤块上行走，也可以通过更窄的路径。 由于导航选项有限，路径越窄，导航就越困难。

操作员给机器人指定起点和终点，映射所有可能的路径，判断每条路径的价格，选择最好的路径，最终到达目标点。 这些都发生在快速的现代硬件上。

利用ihmc的算法，这些机器人可以快速应对环境变化和路径障碍，也可以走“独木桥”这样的狭窄路径。

该算法利用机器人的传感器调查环境，将环境分割成多个部分。 每个部分分解成一系列多边形，建立环境模型。 这样，机器人就可以计划从起点到目标点的所有步骤。

研究人员表示——atlas机器人在狭窄的小路上自主导航行走的成功率达到50%，在崎岖地形上的成功率达到90%，在平坦地形上的成功率接近100%。

研究者计划提高路径计划的速度和能力，在看不见迷宫的目标环境中进行测试，第一步是参加身体路径计划器。

视频和论文已经提交给ieee类人机器人大会。

详细了解atlas的自主导航:基于点云分割、图检索

ihmc在录像中详细说明了机器人自主导航的方法。

为了在杂乱纷杂的环境中行走，双脚机器人可以找到脚放在哪里，必须迅速完成这个过程。 参加darpa机器人挑战时，ihmc团队需要让人类操作员通过一个客户界面指导atlas的每一步都在哪里。 这个过程非常缓慢，给操作员带来了很大的负担。

走错了脚，机器人就会摔倒——ihmc的atlas机器人在最终决赛中毫无预兆地摔倒了……

在这一最新的研究中，利用传感器获取机器人周边的环境新闻，生成点云，将点云分割成平面区域，以更紧凑的形式显示来自传感器的大量数据。

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