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大臂屈肘，前臂在空中划出一个优美的“扇面”之后举过头顶，Atlas的整个身体被带动起来，脚掌蹬地，大腿力量爆发，一个后空翻，落地完美。
机器人Atlas后空翻视频截图
近日，波士顿动力发布了一段机器人后空翻的视频，记者一直在猜想体操比赛“神解说”金宝成会给这段动作干净、没有拖沓的表演估分多少。
无论分值多少，“震惊世界”是肯定的了——机器习得的人类本领又多了一个，而且还是一个大部分人不能完成的高“显示度”的身体技能，这势必会引起大部分人的注目。科技日报记者为此采访了东南大学仪器科学与工程学院院长宋爱国、德国人工智能研究中心科学总监菲利普·斯鲁萨力克，对Atlas的动作进行技术分解，梳理一下它的背后有哪些技术在支撑发力。
机器人后空翻有多难
一个后空翻动作， 最难的是哪一步？起跳、翻转、落地，还是稳住？
“要有力量”，宋爱国没有直接回答记者的问题，他说，想翻转，跳起来了，但是力量不够大，就不能给翻转足够的时间，也谈不上动态的调整，因此动力是后空翻能够完成的基础。
第三代Atlas并不是告别外接电源的第一代。资料记载，波士顿动力2016年推出的第二代Atlas就配备了内置电池驱动，不再需要外接电源获取动力。
“瞬间给力会更大，就像人要调集自己肌肉内部的ATP储能一样，翻转开始时的爆发力对电池的要求更高。”宋爱国提醒，在关注传感器、算法等人工智能研究的同时，也要关注动力等基础研发，“机器人的研制是一个全链条的工作”。
“在机器人的体内会有姿态传感器，也就是陀螺仪。”宋爱国说，通过陀螺仪，它能够知晓自己的空间方位。与生物判断自己的方位和姿态不同，“人类的平衡感知集中在小脑部位。而机器人的平衡感知是分布式的，通过陀螺仪分布在它的躯干上”。
“它一跳，腿部跟着摆动上来，然后翻转，整个身体的姿态也随之调整。”宋爱国说，“姿态传感器获取了各部位的旋转状况，将信息传递到中央处理器，进行控制决策。”
“控制的实施要快，因此对算法的有效性要求很高。”宋爱国说。决策的具体过程可分解为：将姿态转换成数据，进行计算处理，找到应对策略，传递给不同部分，控制姿态，获取平衡。可以想见后空翻的所有计算要在“慢飞行”的情形下完成，因此控制算法优化极考验功底。
“我有幸亲眼见过Atlas，很多学校都在拿这款机器人做硬件平台，然后研究控制算法。”“知乎”上一位机器人领域的研究者介绍，波士顿动力控制算法已成为院校的典型范例，被用作教材。
此外，落地的平衡控制是较难完成的环节。这一过程中，刚性接触和柔性接触分别要采用不同的模型，还要设计二者的兼容模型。宋爱国说，为了给这个大家伙输出足够的动力，也为了减少落地对它的缓冲，Atlas的腿部装了液压伺服器。“两个细长的桶状装置，装在腿部，将刚性接触转化为柔性接触。”
“目前的驱动部件，有电机、有气压、有液压，后两种能够降振减压”，宋爱国说，它们不会因为瞬间冲击力的增加而爆掉，而且输出动力也足。但是，在算法控制上，液压伺服的数学模型是非线性的，力量不会随着电压的增长而线性增长，控制的精度会低一点，宋爱国说：“机器人的脚部也会安装多维力传感器，对脚步的受力状态进行辅助控制。”
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