Аарон Сондерс, вице-президент Boston Dynamics по инженерным вопросам, рассказывает нам, как роботы выучили свои движения.
Перед Новым Годом Boston Dynamics выложили виде танцев трех роботов: Atlas, Spot, and Handle под песню “Do you love me?”
Это был хороший способ “отметить начало, как мы надеемся, более счастливого года”. По состоянию на сегодняшний день видео просмотрели почти 24 млн раз, что не удивительно, учитывая неповторимое сочетание техники и творчества.
Что уникально в этом видео от Boston Dynamics, так это художественная составляющая, большая часть которой появилась благодаря сотрудничеству с хореографом Моникой Томас (подробнее с ее работами вы можете ознакомиться здесь). Мы знаем, что Атлас может выполнять некоторые практические задачи, и мы знаем, что он может делать гимнастику и даже прыгать, но танцы, безусловно, что-то новое. Чтобы узнать больше о том, что понадобилось для создания этих танцующих роботов (а это гораздо сложнее, чем может показаться), мы поговорили с Аароном Сондерсом, вице-президентом Boston Dynamics по инженерии.
Сондерс начал работать в Boston Dynamics в 2003 году, что означает, что он был фундаментальной частью огромного количества роботов Boston Dynamics, даже тех, о которых вы, возможно, забыли. Помните Литтлдога, например? Команда из двух человек спроектировала и построила это очаровательное маленькое четвероногое, и Сондерс был одним из них.
IEEE Spectrum: каковы были ваши ожидания о том, как интернет отреагирует на это видео?
Аарон Сондерс: У нас были разные ожидания от видео, но это определенно и просто веселье для нас. Отклик на YouTube был для нас рекордным: мы получили сотни электронных писем и звонков с людьми, выражающими свой энтузиазм, а также делящимися своими идеями о том, что нам делать дальше, как насчет этой песни, как насчет этого танцевального движения, так что это было действительно весело. Моя любимая реакция была та, которую я получил от своей 94-летней бабушки, которая посмотрела видео на YouTube, а затем отправила сообщение через семью, спрашивая, научил ли я сам робота этим прелестным движениям. Я думаю, что это видео связано с более широкой аудиторией, потому что оно смешало музыку старой школы с новыми технологиями.
Мы никогда раньше не видели, чтобы Атлас двигался подобным образом — Можете ли вы рассказать о том, как вы это сделали?
Мы начали с работы с танцорами и хореографом, чтобы создать первоначальную концепцию танца, составив и собрав рутину. Одна из проблем, и, вероятно, основная проблема для Atlas в частности, заключалась в том, чтобы человеческие танцевальные движения могли выполняться роботом. Для этого мы использовали моделирование, чтобы быстро перебирать концепции движения, запрашивая обратную связь от хореографа, чтобы достичь естественности движений, которые Атлас мог бы выполнить. Это было очень итеративно — они буквально танцевали то, что они хотели, чтобы мы сделали, и инженеры смотрели на экран и говорили: “это было бы легко”, или “это было бы трудно”, или “это пугает меня”, а затем мы обсуждали, пробовали разные вещи в симуляции и вносили коррективы, чтобы найти совместимый набор движений, которые мы могли бы выполнить на Atlas.
На протяжении всего проекта временные рамки для создания этих новых танцевальных движений становились все короче и короче по мере того, как мы создавали инструменты, и, например, в конце концов мы смогли использовать эту цепочку инструментов для создания одного из балетных движений Atlas всего за один день, за день до съемок, и это сработало.
Таким образом, это не рукописный сценарий или рукописный код, это конвейер, который позволяет вам эмулировать разнообразные движения, которые вы можете описать через множество различных вариантов, и научить робота выполнять их.
Были ли движения, которые особенно трудно было адаптировать для роботов? Или движения, которые Атлас мог делать лучше, чем люди?
Некоторые из вращающихся поворотов в балетных частях требовали больше итераций, потому что они были дальше всего от прыжков и бега и некоторых других вещей, с которыми у нас больше опыта, поэтому они бросали вызов как машине, так и программному обеспечению. Мы определенно научились не недооценивать, насколько гибки и сильны танцоры—когда вы берете элитных спортсменов и пытаетесь делать то, что они делают, но с роботом, это трудная задача. Это унизительно. В принципе, я не думаю, что Atlas обладает таким диапазоном движения или мощности, как эти спортсмены, хотя мы продолжаем развивать наших роботов в этом направлении, потому что мы считаем, что для того, чтобы широко использовать эти виды роботов в коммерческих целях, а в конечном итоге и в домашних условиях, они должны иметь такой уровень производительности.
Одна вещь, в которой роботы действительно хороши, — это делать что-то снова и снова точно так же. Поэтому, как только мы выбирали то, что хотели, роботы могли просто делать это снова и снова, пока мы играли с разными ракурсами съемок.
Я могу понять, как вы могли бы использовать человеческих танцоров, чтобы помочь вам составить движения с антропоморфным Атласом, но как это работает с остальными роботами? Особенно с четвероногим?
Я думаю, что люди, с которыми мы работали, действительно обладали большим талантом думать о движении и думать о том, как выразить себя через движение. И наши роботы действительно хорошо двигаются — они динамичны, они возбуждают, они балансируют. Не имело значения, было ли у них две ноги или четыре ноги. Когда у вас есть шаблон движения животного или человека, вам просто нужно немного больше подумать о том, как адаптировать его.
"Мы использовали моделирование, чтобы быстро перебирать концепции движения, запрашивая обратную связь от хореографа. Это было очень итеративно—они буквально танцевали то, что они хотели, а инженеры смотрели на экран и говорили: "это было бы легко", или "это было бы трудно", или "это пугает меня"
Как опыт, который вы получаете, обучая роботов танцам, гимнастике или паркуру, влияет на ваш подход к робототехнике для коммерческого применения?
Мы считаем, что навыки, присущие танцу и паркуру, такие как ловкость, равновесие и восприятие, являются фундаментальными для широкого спектра применений роботов.
Одним из хороших примеров является то, что, прося своих роботов выполнять эти динамические движения в течение нескольких дней, вы узнаете много нового о надежности вашего оборудования. Spot, благодаря своей продуктизации, стало невероятно прочным и почти не требовал ухода — он мог просто танцевать весь день напролет, как только вы его научили. И причина, по которой он так надежен сегодня, заключается в том, что все те уроки, которые мы извлекли из предыдущих опытов, которые, возможно, просто казались странными и забавными.
Часто трудно сказать из просмотра таких видеороликов, сколько времени потребовалось, чтобы заставить вещи работать так, как вы этого хотели?
Для Atlas большая часть управления роботом существовала из нашей предыдущей работы, как и работа, которую мы сделали на паркуре, которая отправила нас вниз по пути использования модельных прогностических контроллеров, которые учитывают динамику и баланс. Мы использовали их, чтобы запустить на роботе набор танцевальных шагов, которые мы разработали в автономном режиме с танцорами и хореографом. Поэтому мы потратили много времени, месяцев, думая о танце, сочиняя движения и повторяя их в симуляции.
Танцы требовали большой силы и скорости, поэтому мы даже модернизировали некоторые аппаратные средства Atlas, чтобы придать им больше мощности. Танец может быть самой мощной вещью, которую мы сделали на сегодняшний день — даже, если вы можете подумать, что паркур выглядит гораздо более взрывоопасным, количество движений и скорость, которые вы имеете в танце, невероятны. Это также заняло много времени в течение нескольких месяцев; создание возможностей в машине, чтобы идти вместе с возможностями в алгоритмах.
Как только у нас была финальная последовательность, которую вы видите в видео, мы снимали только в течение 2 дней. Большая часть этого времени была потрачена на выяснение того, как переместить камеру через сцену с кучей роботов в ней, чтобы захватить один непрерывный двухминутный снимок, и хотя мы бежали и снимали танцевальную группу несколько раз, мы могли повторить ее довольно надежно. В этом первом двухминутном кадре не было ни разрезания, ни сращивания.
В аппаратуре определенно были какие-то сбои, требующие технического обслуживания, и наши роботы иногда спотыкались и падали. Эти модели поведения не предназначены для того, чтобы быть продуцированными и быть на 100% надежными. Мы стараемся быть честными, показывая вещи, которые мы можем сделать, а не фрагмент того, что мы сделали когда-то...
Источник:
Читайте также:
Восемь женщин и одна единственная любовь Чарли Чаплина
Истории из жизни: как начать инвестиции на пенсии и заработать 22 миллиона...