Boston Dynamics опубликовала демонстрацию возможностей новой версии робота Atlas, полностью электрического гуманоидного робота, предназначенного для работы в динамичной среде. Видео показывает, как робот перемещает детали двигателя, оценивая их положение и форму, а также адаптируется к неожиданностям — например, к упавшему объекту.
В одном из ключевых моментов инженер намеренно бросает крышку двигателя на пол. Atlas останавливается, поворачивает голову, сканируя помещение, обнаруживает деталь с помощью камер, анализирует её геометрию и аккуратно устанавливает на место.
«Поиск в этом фрагменте активировали вручную, — пояснил Скотт Кундерсма, глава исследований Boston Dynamics. — Но в реальных условиях робот сможет автоматически обнаруживать сбои, используя те же алгоритмы зрения».
Для распознавания объектов Atlas применяет модель оценки позы, которая сравнивает 3D-модель детали (CAD) с изображением с монохромных камер. Система, обученная на синтетических данных, работает «с нуля» для новых объектов — достаточно загрузить их цифровую модель. Робот генерирует до 200 гипотез о положении предмета, выбирает наиболее точную с помощью нейросети-скоринга и корректирует действия.
Главное отличие от промышленных роботов 1990-х — мобильность. Раньше роботы жёстко крепились к полу и использовали 2D-камеры с ручной калибровкой под конкретную зону. Atlas же создаёт 3D-карту окружения, постоянно обновляя её. Это позволяет ему работать в меняющихся условиях, например, на складах или в цехах, где детали часто смещаются.
Демонстрация сочетает ИИ-модели (компьютерное зрение) и традиционное ПО для управления задачами. Движения робота выглядят менее плавными, чем в прошлых роликах помощью захвата движения — например, в видео 2023 года Atlas танцевал, повторяя движения человека в костюме с датчиками. Как отметил технический директор компании Аарон Сандерс на конференции Robotics Summit 2025, сейчас ключевой вызов — ускорить обработку данных. В ролике Atlas периодически «замирает» для анализа обстановки, но в будущем эти паузы сократятся благодаря оптимизации кода и обучению моделей на мультимодальных данных.
«Гонка сейчас идёт за ИИ, который позволяет роботам адаптироваться, учиться и принимать решения в режиме реального времени», — добавили в Boston Dynamics. Компания видит применение Atlas в логистике и промышленности, где 70% задач до сих пор выполняются вручную из-за нехватки гибких автономных систем.