波士顿动力的Atlas机器人是当今世界最先进、最引人注目的人形机器人之一,它的控制技术是其能够完成跑酷、跳跃、后空翻等高难度动态动作的核心,这套技术是一个极其复杂的系统工程,融合了硬件设计、传感器融合、实时计算、动力学建模和先进的控制算法。

下面我将从几个核心层面来解析Atlas的控制技术:
硬件基础:控制能力的物理载体
先进的控制离不开强大的硬件支撑,Atlas的“身体”为其控制算法提供了执行基础。
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液压驱动系统:
- 核心: Atlas全身有超过28个自由度,绝大部分由高压液压驱动,液压系统具有极高的功率密度(力量大、体积小)和快速响应能力,这是Atlas能够产生爆发性力量、实现跳跃和奔跑的关键,相比之下,电机驱动的机器人在同等重量和体积下,力量和响应速度通常难以企及。
- 挑战: 液压控制非常复杂,存在非线性、参数时变等问题,对控制算法的鲁棒性要求极高。
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轻量化的骨骼与结构:
(图片来源网络,侵删)Atlas采用了3D打印的钛合金和铝合金骨架,在保证强度的同时最大限度地减轻了重量,更轻的质量意味着更小的惯性,使其在运动中更容易被加速和减速,为动态平衡控制创造了有利条件。
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高度集成的传感器套件:
- 惯性测量单元: 这是机器人的“内耳”,包含陀螺仪和加速度计,用于实时感知机器人的姿态、角速度和加速度,这是动态平衡控制的基石。
- 关节位置/速度/力矩传感器: 每个关节都装有高精度编码器,可以精确测量关节的转角、转速和输出力矩,这是实现精确运动控制的基础。
- 激光雷达 和立体视觉: 位于头部,用于感知外部环境,构建3D地图,进行定位和导航,在跑酷场景中,用于识别和测量障碍物的高度、距离和纹理。
- 压力传感器: 分布在脚底,用于感知与地面的接触力,是判断机器人是否“脚踏实地”以及维持稳定支撑的关键。
核心控制技术与算法
这是Atlas控制技术的“灵魂”,是其智能和能力的体现。
全身控制
Atlas的控制不是简单地“左腿动,右腿动”,而是全身协同的,它的任何一个动作,比如跳跃,都需要同时控制躯干的姿态、手臂的平衡、双腿的蹬地和落地。

- 思想: 将机器人视为一个由多个连杆(身体部位)组成的完整动力学系统,控制的目标是协调所有关节,实现一个整体的、符合物理规律的行为。
- 实现: Atlas的控制框架会定义一个任务层级,高层级任务(如“跳过这个箱子”)被分解为低层级的子任务(如“抬起左腿”、“右腿发力”、“躯干前倾”),然后通过优化算法计算出满足所有子任务关节力矩的最优解。
模型预测控制
MPC是Atlas实现复杂动态动作的“大脑”之一,尤其适用于需要前瞻性规划的场景。
- 思想: 在每个控制周期(例如1/1000秒),MPC会:
- 预测: 基于当前的机器人的状态(位置、速度等)和动力学模型,预测未来一小段时间(例如0.5秒)内机器人可能的行为。
- 优化: 在这个预测的时间窗口内,它会寻找一个最优的控制序列(即每个关节应该怎么动),使得机器人的行为能够最好地完成任务(如稳定地跑过崎岖地形),同时满足各种约束(如关节力矩限制、脚不能打滑)。
- 执行: 只执行当前时间步的最优控制指令,然后进入下一个控制周期,重新进行预测和优化。
- 应用: 在跑酷视频中,Atlas在跳跃前会“预判”落点的位置和姿态,并提前调整身体姿态和准备落地动作,这就是MPC在发挥作用,它能让机器人像人类一样“思考”下一步,而不是被动地对当前刺激做出反应。
动态平衡与地面反作用力控制
这是人形机器人控制中最具挑战性的部分,也是Atlas的看家本领。
- 核心概念: 机器人之所以能站立,是因为地面给脚一个向上的支撑力(地面反作用力),这个力的作用点(压力中心,CoP)必须在双脚构成的支撑多边形内,否则机器人就会倾倒。
- 技术实现:
- 零力矩点: Atlas通过IMU和脚底压力传感器实时计算ZMP,ZMP是机器人为了保持动态平衡,其惯性力和重力的等效作用点,通过精确控制每个关节的力矩,Atlas可以确保ZMP始终在支撑区域内。
- 轨迹规划: 在跑步或跳跃时,Atlas会主动规划脚的落地点,确保落地时ZMP能瞬间进入新的支撑区域,从而维持稳定,它甚至会“预判”地面状况,调整步态和冲击吸收策略。
基学习的运动控制
这是Atlas近年来最引人注目的技术飞跃,使其从“编程执行”走向了“自主学习”。
- 传统方法: 工程师需要手动为每个动作(如走路、跳跃)编写复杂的控制规则和参数,耗时耗力且泛化性差。
- 学习方法: Atlas在虚拟仿真环境中(使用NVIDIA的Isaac Sim)进行海量的强化学习训练。
- 过程: 机器人通过“试错”的方式与环境互动,如果某个动作(如一个更高效的跑步步态)带来了奖励(如跑得更快、更省力),那么控制这个动作的神经网络参数就会被加强;如果导致摔倒(惩罚),则会被削弱。
- 成果: 通过这种学习,Atlas学会了后空翻、跑酷等在现实世界中几乎不可能靠手动编程实现的复杂技能,它在仿真中学会了运动的“感觉”和“技巧”,然后将学到的策略部署到真实的机器人上。
- 优势: 这种方法生成的运动控制策略非常高效、流畅且富有适应性,能够应对一些未预见的扰动。
控制流程实例:完成一个“跳跃后空翻”
让我们将上述技术串联起来,看看Atlas是如何完成一个标志性动作的:
- 感知与环境建模: 头部的激光雷达和视觉系统识别出面前的障碍箱和落地点。
- 高层级任务规划: 接收到“跳过箱子并后空翻”的指令。
- MPC与轨迹优化: MPC模块开始工作,预测从助跑、起跳、空中翻转到落地整个过程的动力学可行性,并规划出最优的全身关节运动轨迹(躯干如何弯曲、手臂如何摆动、双腿如何蹬伸)。
- 全身控制与动态平衡:
- 起跳阶段: 控制系统计算出巨大的瞬时发力,通过液压关节驱动双腿,同时调整躯干姿态,确保ZMP在起跳瞬间能被有效“抛”出支撑区域,实现向前上方跃起。
- 空中阶段: Atlas处于无支撑的自由飞行状态,控制目标变为姿态控制,它利用身体各部分的转动惯量(通过蜷缩身体来减小转动惯量加速翻转,伸展身体来增大转动惯量减速翻转)和手臂的摆动,精确控制空中翻转的圈数和姿态,确保能以正确的姿态落地。
- 落地阶段: 在接触地面的瞬间,脚底的力矩传感器检测到巨大的冲击力,控制系统立即切换到冲击吸收模式,通过膝关节和踝关节的主动弯曲,像弹簧一样吸收能量,同时迅速调整身体姿态,将ZMP拉回双脚构成的支撑面内,恢复稳定站立。
- 学习与迭代: 这个动作的初始版本可能是在仿真中通过强化学习数百万次训练得到的,工程师再根据真实机器人的表现进行微调。
Atlas的控制技术是一个分层、多模态、数据驱动的复杂系统:
- 底层: 基于模型的全身控制和动态平衡控制,确保机器人每个动作都符合物理规律,维持稳定。
- 中层: 模型预测控制赋予机器人“预见性”,能够规划复杂序列动作,并实时应对环境变化。
- 高层: 基于学习的控制(如强化学习)正在成为新的范式,它让机器人能够自主发现和掌握人类难以编程的、高度动态和优化的运动技能,代表了机器人控制的未来方向。
正是这些技术的融合,才使得Atlas机器人成为了动态人形机器人领域的“天花板”。
标签: Atlas机器人动态平衡控制算法 人形机器人实时运动规划技术 Atlas双足步态优化策略