Boston Dynamics: магия или имитация?

Ссылка на первоисточник — здесь больше порядка с оформлением, особенно, для видеороликов.

Содержание

• Введение
• О стереотипах
• О научно-технических прорывах, магии и подмётках
• Ловкость рук и никакого мошенства
• Восстание роботов
• Заключение

Магия — это могия. Кто могёт, тот и Маг!
Александр Шевцов
Магия и культура в науке управления

Введение

Рассуждая о роботах, не упомянуть такое «наше всё» в робототехнике как компания Boston Dynamics — это ведь как-то… непрофессионально, да? Но и говорить о ней профессионально уже не так-то просто (а в двух словах точно не получится), в силу приобретённой компанией широкой известности и рождённых этой известностью стереотипов, сложившихся в среде неспециалистов, в частности, неанглоязычных. И всё же, будем вести речь именно с профессиональной точки зрения, по возможности, минимально отвлекаясь на шумиху и домыслы. Ну… разве что несколько слов о стереотипах… а дальше — только профессионально!

Сразу предупреждаю: под катом очень много букв. Будьте осторожны, чтобы не завалило!

О стереотипах

Приведём некоторые суждения, с которыми доводилось сталкиваться применительно к разработкам Boston Dynamics:

1. Boston Dynamics осуществила прорыв в области робототехники и искусственного интеллекта. Скоро роботы станут полностью подобны человеку, и мы будем взаимодействовать с ними, как с разумными существами. «Приключения Электроника», «Двухсотлетний человек» и всё такое.
2. Скоро роботы станут полностью подобны человеку. Тогда они смогут обходиться без нас и поднимут восстание / уничтожат человечество / займут наши рабочие места (выбирать по вкусу)! «Терминатор», «Я, робот», «кожаные ублюдки» и всё такое.
3. Наши, отечественные роботы в подмётки не годятся иностранным. «Сияющий град на холме» вновь явил миру идеальную общественную систему, которая единственная создаёт всё самое лучшее!
4. Роботы Boston Dynamics — это имитация. На самом деле, они ничего не могут, а опубликованные видеоролики — это то ли 3D-графика, то ли копирование роботами записанных движений человека.

Робот Atlas

Конечно, все эти утверждения весьма наивны. Каждое из них отражает собственные мечты или страхи произносящего их и имеет мало отношения, собственно, к технике. Техника же здесь выступает лишь средством обоснования своей позиции.

Неправильно требовать, скажем, от психологов, юристов или бухгалтеров знаний по теории и практике робототехники. У них есть своя работа, которой они посвящают всё своё время, и они не обязаны разбираться в технических тонкостях. Но мы инженеры. Так что давайте воспользуемся этими разнонаправленными догмами в качестве отправной точки, чтобы вернуться из мира эмоций в мир техники. И тогда мы увидим, что с Boston Dynamics «всё сложно», а потому совсем не так, как представлено в этих утверждениях. Для начала — коротко, а далее будет подробнее. Ну, что, рванём покровы?

1. Роботы Boston Dynamics — это очень качественно выполненные проекты, демонстрирующие современный, сегодняшний уровень технологий из разных областей техники, объединённых в едином устройстве. А раз сегодняшний уровень, то и прорывом их называть затруднительно. Что до искусственного интеллекта, то и разработчики честно признают недостаток «интеллектуальности» своих роботов. Но за сами роботы компания получает от нас пятёрку с плюсом!
2. Ох уж этот так называемый «искусственный интеллект»! Надо бы написать про него отдельно. Роботы не могут и никогда не смогут делать всё, как человек. И в этом есть положительный аспект. Потому что они никогда не поднимут восстание (как и ваш автомобиль, холодильник или автоответчик). Не займут все рабочие места (хотя бы потому, что их тоже должен кто-то разрабатывать и обслуживать). И уж если в XIX в. мы пережили внедрение ткацких станков, то тем более переживём внедрение роботов в веке XXI-м.
3. Почему-то русское национальное самокопание заставляет нас требовать от себя быть лучшими во всём. Вот непременно во всём, и без полутонов. А так в мире не бывает. Да, Boston Dynamics сейчас обшагала российских разработчиков в области шагающих роботов. Ну, так она и весь мир опередила, не только нас. Однако если у России, например, самый большой и современный в мире ледокольный флот; если Росатом, по сути, сегодня уже единственный в мире способен проектировать и строить современные АЭС (и вот такая плавучая АЭС есть только у нас одних); если современные российские комплексы вооружения на равных конкурируют с зарубежными аналогами на мировом рынке… То чего нам стесняться каких-то шагающих роботов? А вон немцы и японцы лучшие в автомобилестроении, станкостроении и промышленной робототехнике (хотя… и на эту тему ведь тоже можно спорить). А китайцы… Ну, и так далее.
4. Нет, видеоролики от Boston Dynamics — это не имитация. Но и ничего сверхъестественного роботы на них, и правда, не делают (повторим, речь о роликах именно от Boston Dynamics). Зато у американцев всё в порядке с юмором, и подшутить над коллегами они тоже любят. Это, например, про тех американцев, которые выступили под именем «Bosstown Dynamics» (найдите отличия в написании).

Про «Bosstown Dynamics» ещё скажем пару слов ниже, а пока для тренировки давайте попробуем отличить ещё один розыгрыш от настоящего робота:

На одном из этих роликов настоящий робот BigDog. Внимание, вопрос: на каком?

О научно-технических прорывах, магии и подмётках

В прежние времена все люди знали, что среди них есть волшебники, а мир полон чудес. И никто в этом не сомневался. Кто же такой маг? Да кто могёт, тот и маг!

С тех пор в человеческом сознании ничего не изменилось. Поменялся только язык. Сегодня магию инженеры называют словами «наука», «технологии» и «производство». И, да, все инженеры-робототехники во всех странах понимают, как устроены и как работают роботы от Boston Dynamics. Но для остальных людей они — прорыв, чудо техники… в общем, магия. Ведь так хочется поверить, что кусок железа с пластиком, смешно балансирующий на двух опорах за счёт согласованного движения гидроцилиндров, которые перемещает перекачиваемое насосом масло в соответствии с изменяющимися управляющими напряжениями на выходе коробочки с электронными платами, где по заданному программистами закону скачут электромагнитные поля, гоняя электроны через полупроводниковые p-n-переходы, — он вдруг ожил и вот ну всё-всё понимает! А там, глядишь, можно будет с ним выпить, да и поговорить по душам, как в фильме «Пассажиры»...

Если же мы присмотримся поближе к истории Boston Dynamics, то увидим… нет, не столько прорывы, сколько долгую, долгую, настойчивую, кропотливую, долгую… настойчивую… долгую работу. Начиная с созданной главой и вдохновителем компании Марком Рэйбертом в 1980 г. в Университете Карнеги — Меллона (Carnegie Mellon University, CMU) лаборатории Leg Lab, которая затем, в 1986 г. вслед за ним переехала в Массачусетский технологический институт (Massachusetts Institute of Technology, MIT).

Роботы лаборатории Leg Lab

Возможно, эти «3-мерный одноногий прыгун» (1983 – 1984 гг.), «Четвероног» (1984 – 1987 гг.), «Плоский двуног» (1985 – 1990 гг.) и «3-мерный двуног» (1989 – 1995 гг.), «Монопод» — одноног (1988 – 1989 гг.), «УнирУ» — одноногий кенгуру (1991 – 1993 гг.), «Упругая индейка» (1994 – 1996 гг.), «Дегенеробот» (1994 – 1995 гг.), «Краб» (с 1995 г.), «Робоп» (1996 – 1997 гг.), «Упругий фламинго» (1996 – 2000 гг.) показались вам смешными? Но именно они-то, скорее, и были прорывом для своего времени! Ведь как раз в них уже тогда были воплощены мировые научные достижения в части алгоритмов поддержания равновесия шагающими и прыгающими роботами. Все результаты публиковались в статьях, защищались диссертации — по приведённым ссылкам всё это можно найти. Да и не только в Leg Lab занимались этим направлением. Весь научный мир (и в нашей стране тоже) увлечённо развивал теорию и практику управления шагающими, бегающими и прыгающими механизмами.

Сотрудники Leg Lab. В центре в первом ряду — Марк Рэйберт

Я не случайно так долго перечислял этих робочудиков. Да и то, назвал не всех, над которыми работала лаборатория (как с Марком Рэйбертом, так и после его ухода из лаборатории в 1995 г.). Честное слово, я белой завистью завидую инженерам из Leg Lab / Boston Dynamics, которые имели (и продолжают иметь) возможность вот уже четыре десятилетия (!) непрерывно работать и работать над тем, к чему они пришли. Тратить десятки миллионов долларов финансирования, которое лаборатория с 1980 г. получала от ARPA / DARPA и прочих военных на каждый из роботов, ни один (!) из которых так и не поступил в американскую армию. А если взять вообще все разработки, то только один робот (Spot) и только в 2019 г. Boston Dynamics робко начала продавать. О финансовом результате при таком раскладе, как говорится, либо хорошо, либо ничего, так что помолчим.

Зато теперь, благодаря этому вашему Дудю, мы знаем, каким образом и за чей счёт «идеальная общественная система» может позволить себе подобные вещи (см. здесь с 2:31:35 по 2:31:50). Вот не знали-не знали, а тут вдруг взяли и узнали.

«Э-э-э… Им просто печатают деньги.»

Для сравнения, многие (а правильнее сказать, большинство) учёные и инженеры в России в 1990-х гг., одновременно с научно-техническими вопросами, решали и немного другие, например: как прокормить семью на следующей неделе и куда для этого пойти подрабатывать — грузчиком на стройку или продавцом в ларёк? Или, как шутил один наш преподаватель в институте: «Работаем мы в другом месте, а учить студентов — это хобби». И только в 2010-х гг. Россия смогла хоть в какой-то степени вернуться к роботам (я имею в виду интерес на государственном уровне). Потому что в 2000-х гг. почти заново начинали работать многие промышленные предприятия (те, что дотянули), и их задачи в то время были связаны с первоочередными потребностями, обеспечивающими (не больше и не меньше) выживание страны. Несколько из таких направлений я перечислил выше, хотя их было гораздо больше. И это были не роботы.

Вот и получается, что лет 20 у России были полностью потеряны для робототехники. Это было как раз то время, когда Boston Dynamics дорешала научно-технические вопросы с шагающими роботами и приступила к созданию своих всемирно известных теперь робошедевров; когда нынешние гиганты в промышленной робототехнике, такие как, например, Fanuc и KUKA, становились этими самыми гигантами; когда современная компонентная база (без которой роботы остались бы вон теми «табуретками на верёвочках») — в частности, электронная — за рубежом миниатюризировалась, совершенствовалась и выходила на уровень массового производства и массовой же доступности.

Не стоит удивляться, что при более или менее сравнимых позициях в 1980-х гг. в начале 2010-х мы видим на той стороне уже крупные транснациональные концерны со сложившейся кооперацией, с которыми практически невозможно конкурировать на, к тому же, уже поделённых мировых рынках робототехники, а у нас… отдельных энтузиастов и отсутствующую отечественную компонентную базу.

Это отвлечение — специально для любителей сравнивать робота Фёдора от НПО «Андроидная техника» с роботом Atlas. Конечно, нет железной уверенности, что, не держи нас семеро, мы бы всем показали робототехническую кузькину мать. Но ведь и сравнивать сапоги с пирожными по запаху — тоже некорректно!

К тому же, в профессиональной — научной и инженерной — среде принято с уважением относиться к коллегам. В конце концов, все работают на одном поле и все друг у друга чему-то учатся. И кто-то обязательно будет лучшим. Это вовсе не означает, что у остальных нет достижений. Они есть, и любое достижение достойно уважения. А категоричны в суждениях обычно дилетанты.

Но всё это уже другая тема. А мы вернёмся к нашей.

На чём мы остановились? А-а, на робоптичках. Кстати, мне тут читатели напомнили, что ведь как раз в 1993 г. на экраны вышел фильм «Робокоп 3», где доблестный киборгообразный страж робопорядка побеждает гадкого-нехорошего робоцыпа. Итак, в 1993 г. — робоцып на экранах, а в 1994 г. — «Индейка» и в 1996 г. — «Фламинго» от Leg Lab. Вот он, ответ инженеров на вызов кинофантастов! Живой пример материализации идеи. А ещё говорят, что материя первична!.. Шутка.

  

Робоиндейка и робофламинго от Leg Lab и их предполагаемый прообраз — нехороший робоцып ED 209 из фильма «Робокоп 3»

Так что там с Boston Dynamics? А с ней всё более или менее всем известно. Компанию Марк Рэйберт основал в 1992 г. на основе своей группы из MIT Leg Lab, и коллектив при финансовой поддержке ARPA / DARPA продолжил работу над своими роботами. В 2013 г. Boston Dynamics была куплена корпорацией Google. Однако уже к 2016 г. IT-гигант успел полностью разочароваться в своём «железячном» приобретении, и в 2017 г. компанию приобрела японская телекоммуникационная корпорация SoftBank.

Разработки компании также широко известны, ознакомиться с ними можно на её официальном сайте и на YouTube-канале Boston Dynamics. Наибольший фурор произвели BigDog (2004 г.), Atlas (2016 г.) и Spot (2016 г.).

Робот для испытаний костюмов химзащиты: Petman, великий и ужасный — предшественник Atlas'а

Ловкость рук и никакого мошенства

Давайте постараемся хотя бы вкратце понять, как же работает вся эта магия… или, вернее, могия.

Мы не будем разбирать всех роботов Boston Dynamics: их поверхностное описание и так можно найти везде, а для детального понадобится сочинить толстую книгу. Общие принципы построения конструкции, алгоритмы управления и навигации, интерфейс с человеком у роботов Boston Dynamics схожие. Развитие шло поступательно, технические решения заимствовались от предшественников, а дорабатывались отдельные подсистемы. Скажем, если у BigDog «конечности» приводились в движение гидроприводами, а гидронасос для них крутил двигатель внутреннего сгорания (ДВС), то в Spot для снижения шумности всё это заменено на электродвигатели. Atlas же по-прежнему использует гидравлический силовой агрегат, но тоже уже без ДВС. Всё это вопрос конструктивной реализации, а работа конструктора сродни искусству: здесь нет единого алгоритма, а есть собственный опыт, творческое применение известных решений и… да, интуиция.

Лучше мы попробуем понять общие инженерные подходы к построению таких сложных динамических систем: как сделать так, чтобы это всё заработало. Тогда читателю будет от чего оттолкнуться и при желании разобраться подробнее.

Кинематика и динамика

В робототехнике находят применение две группы методов построения систем управления. Первый подход основан на классической теории автоматического управления (ТАУ). Проблемой управления в данном подходе является определение (подразумевающее и математическое описание) законов управления, позволяющих достичь желаемого динамического отклика механизма. Механизм представляется здесь как цепь из твёрдых тел, связанных сочленениями, которые соответствуют его степеням свободы.

Желаемое движение механизма удобно задавать в некоторой базовой системе координат (например, в декартовой) — в той, в которой задаются координаты и всех остальных объектов окружающего мира. Управление же механизмом осуществляется в пространстве обобщённых координат, связанных с его сочленениями, которые приводятся в движение приводами. Поэтому вначале выполняется пересчёт известного желаемого движения из базовых координат в обобщённые (в координаты степеней свободы механизма), т.е. решается обратная задача кинематики.

Базовая система координат {B} и обобщённые углы θ_i (вращение вокруг осей z_i) на примере робота PUMA. Взято отсюда

В пространстве обобщённых координат желаемое движение представляет собой, в терминологии систем автоматического управления, совокупность задающих воздействий для приводов механизма. Расчёт и выдачу согласованных заданий на приводы осуществляет система управления верхнего уровня — она выполняет общее управление движением. Системы управления приводов — нижнего уровня (принципы построения которых и изучает ТАУ), — отрабатывая задание, таким образом, с большей или меньшей точностью реализуют желаемое движение.

Типовая система управления привода. Взято отсюда

В задачах управления в робототехнике повсеместно применяются имитационные модели объекта управления — механической части робота. Теоретическим базисом для их построения является теоретическая механика (раздел «динамика твёрдого тела»), основанная на ньютоновской (классической) механике. Здесь уже речь идёт о задачах динамики (прямой и обратной). Решаются они обычно при помощи дифференциальных уравнений с использованием методов Лагранжа — Эйлера или Ньютона — Эйлера (хотя есть и другие методы) [1]. Для тех, кто хочет познакомиться с этими методами, так сказать, «пощупать их руками», могу посоветовать взять, для начала, первый из них, базирующийся на уравнениях Лагранжа второго рода. Пример решения прямой задачи динамики для несложной системы твёрдых тел с подробным понятным разбором приведён вот здесь.

В качестве практического приложения указанной теории упомянем широко используемые сегодня робототехнические симуляторы, в которых требуется нахождение решения как раз прямой задачи динамики. В частности, разработчики Boston Dynamics использовали симулятор Gazebo. Я же в своё время работал, возможно, с менее удобным для моделирования роботов, но более универсальным пакетом Adams от MSC Software.

Симуляция в Gazebo: Atlas подключает шланг к трубе

Второй подход может использоваться как в качестве альтернативы, так и в дополнение к описанному. Связано его применение с известными проблемами первого, «классического» подхода при управлении многошарнирными механизмами, которые характеризуются существенным взаимовлиянием движений, наличием большого количества нелинейных элементов (трение, люфт, насыщение и пр.) в цепи управления и, зачастую, гибких звеньев (вследствие стремления к снижению массы). Учесть все эти особенности на уровне математического описания часто становится практически невозможно. В результате показатели качества управления (точность, быстродействие и пр.) могут существенно, а главное, слабопредсказуемо зависеть не только от структуры, но и от текущей конфигурации (положения) механизма и характеристик его движения (скоростей, ускорений), а также от большого количества параметров, которые в реальности трудно даже измерить.

Этот второй подход ориентирован, в первую очередь, на практику и не всегда предполагает полновесное теоретическое обоснование законов управления. Вместо него разработчики стремятся получить, по возможности, простые и понятные зависимости. Здесь широко применяются эвристические методы и алгоритмы. Типичным является представление объекта управления не в виде его точной модели, а в качестве «чёрного ящика» с неизвестными параметрами, которым, тем не менее, надо управлять с заданными критериями качества.

Такие методы управления часто рождаются на основе наблюдений за живой природой и попыток переложения её «изобретений» на технику. Ведь живые организмы не решают в уме математических уравнений, хотя прекрасно справляются с управлением собственным ещё более сложно устроенным телом. Существенное влияние на робототехнику оказали методы систем искусственного интеллекта (речь, например, об искусственных нейронных сетях и обучении с подкреплением). К таким «практическим» численным решениям можно отнести и программирование роботов-манипуляторов методом демонстрации, когда манипулятор вручную проводят по траектории, которую он должен затем повторять.

Сказанное, однако, вовсе не означает, что методы, которые мы отнесли ко второй условной группе, слабо проработаны или недостаточно используют математический аппарат. Речь о другом. Их, действительно, иногда критикуют за частность решений, необходимость ручной подстройки параметров «по месту», недостаточное теоретическое обоснование применительно к задачам управления (например, для некоторых из них отсутствует строгое доказательство устойчивости). Тем не менее, как считают разработчики Leg Lab,

… ограниченные возможности современной теории управления не должны служить оправданием ограниченным возможностям современных роботов. [2]

Алгоритмы, разрабатывавшиеся в Leg Lab и в Boston Dynamics, судя по публикациям, используют комбинацию обоих подходов, учитывая тот факт, что шагающим роботам не очень важна точность движений. Их задачи выглядят примерно так: «дойти из точки A в точку B, избегая падений», — а как конкретно они это делают, пользователя обычно не волнует. Это отличает их от промышленных манипуляторов, которые, работая на производстве, должны обеспечивать субмиллиметровые точности при позиционировании и движении по заданным траекториям.

Симуляция BigDog при отработке алгоритмов движения

В статьях сотрудников лаборатории описывается так называемое интуитивно понятное управление (intuitive control). Данный подход позволяет им использовать для всех шагающих роботов примерно такие относительно простые законы управления [3] [4]:

• высота подскока регулируется подачей энергии в приводы «ноги» в момент, когда она полностью сжата;
• управление ориентацией «тела» осуществляется за счёт привода «бедра» в фазах установки «ноги» на поверхность;
• поддержание равновесия, а также управление скоростью осуществляется за счёт установки «ноги» в точку симметрии, либо позади неё (для разгона) или впереди (для торможения).

Также предлагается идея виртуальных приводов, позволяющая управлять не по отдельности каждым реально существующим приводом (например, приводами «лодыжек», «колен», «бёдер» в их обобщённых координатах), а несуществующими, зато интуитивно понятными приводами (например, движений «тела» в декартовых координатах) [5].

Ещё один интересный и новый на тот момент подход, исследовавшийся в лаборатории, касается управления существенно гибкими исполнительными механизмами [6]. В альтернативу традиционному подходу к конструированию промышленных манипуляторов: «чем жёстче, тем лучше», — рассматривается поиск некоторого компромисса в вопросе жёсткости конструкций робота. С целью реализации данной идеи и построения упругого привода (series elastic actuator) в последовательную цепь привода специально вводится упругий элемент. Гибкость звеньев рассматривается теперь не в качестве их нежелательного свойства — в этом случае говорят о податливости, — а как способ повышения стабильности и точности управления усилиями приводов (сводящий, фактически, управление по усилию к технически более простому управлению по координате), повышения устойчивости приводов к ударам, снижения вероятности повреждения окружающих объектов, а также как способ аккумулирования механической энергии.

Так что шагающие роботы Boston Dynamics не могут похвастаться точностью, достаточной, например, для сварки трубопроводов. Зато они успевают быстро решить, куда примерно поставить «ногу», чтобы не упасть на каждом текущем шаге, и эффективно используют упругие свойства своих неточных «конечностей», демонстрируя великолепную устойчивость при движении.

Тема динамического управления роботами практически бесконечная. Свои алгоритмы и методики придумывает и перепридумывает чуть ли не каждый разработчик. Здесь мы только показали, с чего можно начать разматывать эту ниточку.

В завершение темы отметим, что неправы те, кто считает видеоролики с роботом Atlas подделкой на том основании, что его ходьба и бег чересчур напоминают человеческие локомоторные движения. У роботов, мол, другие методы балансировки, и махи руками при ходьбе им не нужны [7]. Биологи молодцы, что рассказали нам про локомоторные движения. Будем знать. Я же как инженер добавлю к этому, что законы механики — они не разбирают, кто вы: робот, гепард или обезьяна. Они просто действуют, редиски, и ничего тут не поделаешь! Пошла ваша правая нога вперёд — возникла даламберова сила инерции, которая тем более значительна, чем большее ускорение вы придали ноге, а в результате равная ей по величине сила противодействия отталкивает ваше тело с правой стороны назад, стремясь развернуть его вокруг точки опоры — левой ноги. И вы хоть тресните, но либо компенсируйте её мышцами, либо выбрасывайте вперёд и что-нибудь слева (например… руку?) для балансировки. Да вы не верьте на слово, попробуйте сами побегать, прижав руки к бокам. Вам неудобно не размахивать руками не из-за рудиментарных цепей нейронов, запрограммированных почему-то на именно такие локомоторные движения. Наоборот, именно такие локомоторные движения «зашиты» в нейроны потому, что так удобнее передвигаться.

А Atlas что, рыжий? Его тоже балансировать надо. И раз уж у него есть «руки», то почему не использовать их? Или кто-то хотел, чтобы робот выглядел, как человек, а бегал, как пингвин? Ну, кто хочет, может так и делать. Первые самые простые роботы были именно такими. А «фишкой» Boston Dynamics является как раз «естественность» движений роботов. И даже если кого-то смущает, что для обучения робота могли использоваться записи движений реального человека (я пока не нашёл сведений от разработчиков на этот счёт), то, вернувшись на несколько абзацев выше, мы увидим, что это обычный подход для робото- (и не только) техники. Уж такая уж она...

Ловкость ног. И рук. И никакого мошенства.

Кстати, Boston Dynamics вовсе и не скрывает [8], что, например, для съёмок приведённого выше короткого ролика потребовалось сделать более 20 подходов. Что они публикуют только самые лучшие получившиеся видеоролики, а не средние и не типичные. (Ну… Вообще-то, так делают все… Только тс-с-с! Чур, я этого не говорил!) И что их роботы не очень «интеллектуальны». Да и давайте уже перестанем молиться на этот «искусственный интеллект»? Это совсем не то, что можно себе навоображать, да и слово «интеллект» затесалось, можно сказать, случайно: в английском варианте «artificial intelligence» слово «intelligence» не равнозначно слову «intellect».

Навигация и управление

Не скрывает компания и аспектов, касающихся управления роботами. На канале Адама Сэвиджа можно найти видео, где он разбирает, как управлять роботом Spot, одновременно освещая некоторые вопросы, связанные с его сенсорикой и системой навигации.

Адам Сэвидж: танец со Spot

Адам демонстрирует два варианта движения робота: при ручном управлении с пульта (либо с помощью джойстиков, либо указанием каждой следующей целевой точки на экране, транслирующем видео с камер робота) или автономный. Для автономного движения требуется предварительно построить карту окружения. Кроме того, можно определить маршрут движения путём размещения вдоль него меток, похожих на QR-коды (их видно также и на ролике ниже), после чего Spot необходимо вручную (с пульта) провести от метки к метке, при этом робот запоминает маршрут. Spot способен определять свою ориентацию относительно меток и удаление от них, т.к. их размеры и разметка ему известны. Во время движения робот строит 3-мерную модель окружающего пространства, обнаруживает препятствия и обходит их. Также он «видит» поверхности передвижения, распознаёт изменения высот на них и подстраивается, например, поднимаясь и спускаясь по ступенькам. А ещё он самостоятельно решает, какие «конечности» и как перемещать для выполнения задания, двигаться ему передом или задом наперёд и т.п.

Также на YouTube-канале Boston Dynamics имеется видео с наглядной демонстрацией принципов автономной навигации. На нём видно 3-мерную сцену, которую робот строит для обхода препятствий, а также навигационную карту, которую, видимо, он построил при предыдущих проходах.

Spot: автономная навигация

А ещё неплохой краткий обзор робота Spot появился и на YouTube-канале PRO роботов.

Рассмотрим принцип работы системы навигации роботов Boston Dynamics на примере робота BigDog [9] (как мы помним, у остальных роботов в общих чертах всё так же).

Система навигации основана на использовании комбинации стереозрения, данных LIDAR'а, блока инерциальных измерений (IMU, inertial measurement unit), GPS-приёмника и других датчиков (включая датчики сил), позволяющих оценить положение, ориентацию и параметры движения робота во внешнем окружении. Кстати, систему стереозрения для него создавала знаменитая Лаборатория реактивного движения, в которой в начале своей трудовой деятельности работал и Марк Рэйберт.

Облака точек, поступающие от LIDAR'а и стереокамер, сегментируются для построения связных объектов из отдельных точек. Сегменты, соответствующие препятствиям, отделяются от сегментов поверхности передвижения, которых робот не должен «бояться». Причём такие препятствия как деревья и стены выявляются, преимущественно, LIDAR'ом, а булыжники и лежащие брёвна — стереозрением. Объекты, полученные после сегментации, запоминаются и продолжают отслеживаться с течением времени. Память робота некоторое время сохраняет и те объекты, которые он уже не может «видеть».

Для навигации используется общепринятый в робототехнике подход. Препятствия наносятся на карту стоимостей, cost map (имеются в виду, согласно математической терминологии, «стоимости» перемещения между точками маршрута), на основе которой и осуществляется планирование оптимального пути к конечной точке движения. Планировщик пути использует разновидность известного алгоритма поиска А*.

Процесс планирования пути проиллюстрирован ниже. На первой картинке синими точками показан массив «сырых» данных LIDAR'а за несколько секунд. На второй — соответствующие им объекты: деревья — коричневым, поверхность — бледным. На третьей картинке показан вид сверху на карту стоимостей: зелёная область — средняя стоимость, лиловый цвет — высокая стоимость, жёлтая область (по которой проведена голубая лента построенного пути к цели) — низкая стоимость.

  

Планировщик пути примерно раз в секунду генерирует новый путь, стараясь при этом следовать плану, выработанному на предыдущих шагах (но не гарантируя этого). Алгоритм удержания пути направляет робот с целью следования по самому «свежему» пути, одновременно сглаживая траекторию, если робот в данный момент на нём не находится.

Более подробное обсуждение деталей реализации алгоритмов навигации роботов Boston Dynamics выходит за рамки данного материала. Часть информации можно найти опубликованной, например, в материалах конференций. Какая-то часть, видимо, разработчиками не разглашается. Но можно уверенно сказать, что все роботы Boston Dynamics используют приблизительно схожие алгоритмы. Например, на роликах с роботом Atlas видно всё те же метки, помечающие маршрут его движения и объекты, с которыми он работает. А на публичных демонстрациях Atlas'а присутствует человек-оператор, вручную управляющий роботом с пульта.

От себя добавлю, что компания использует и ещё один способ управления роботами, кроме двух перечисленных выше, а именно, жёсткое программирование их движений. Выполнение движений в цикле по записанной фиксированной программе — это, конечно, не полноценное управление роботом, но именно это периодически и «взрывает сеть» самыми «вирусными» роликами от Boston Dynamics.

Uptown Funk

Взлёты и падения

Чем мне нравятся ребята из Boston Dynamics, так это своим юмором. Они не скрывают, в том числе, и падений и неудач своих роботов, а скорее всего, и сами веселятся над неудавшимися дублями (хотя можно позавидовать их «покер-фейсам» в роликах во время «издевательств» над роботами). Когда в кювет переворачивается колёсный робот, это не вызывает особого интереса. А если заваливается и без того забавный механический гуманоид, нелепо размахивая тем, что у него вместо рук и ног, то все зрители гомерически ржут. Ну, и правда, разве это не смешно?

Как по мне, так эти падения только подтверждают то, что всё по-честному, без имитаций, «и никакого мошенства»! Обычная инженерная магия. Временами корявенькая, но… «у всех свои недостатки».

Восстание роботов

Недавно смешные парни из студии Corridor решили поддержать традицию шуток про роботов Boston Dynamics, выложив на своём YouTube-канале пару остроумных и красивых видео на тему (вот это и это). Надо сказать, что они попали в точку, эксплуатируя сразу две распространённых реакции на демо-ролики компании (особенно на тот, где роботу хоккейной клюшкой мешают выполнять его работу, а потом ещё и роняют, толкая трубой): сочувствие «страданиям» робота и страх перед возможной местью роботов за прошлые издевательства.

Правда, часть не слишком внимательных зрителей приписали авторство роликов самой Boston Dynamics, восхитившись или испугавшись (в зависимости от собственных ожиданий) прогресса робототехники. Несмотря на надпись «Bosstown Dynamics», на видео-постскриптумы в самих роликах и на то, что вслед за первым роликом студия выпустила и подробное видеоразъяснение о том, как они «подделали» робота (позже оно появилось здесь в русской озвучке). Впрочем, это не так важно. Думаю, если поставить Boston Dynamics задачу снять подобный ролик, они бы как-то справились и своими роботами, «склеив» тысячу отдельных фрагментов запрограммированных движений. С компьютерной графикой это просто быстрее и дешевле.

Кажется, ознакомившись хотя бы с настоящим материалом, можно понять, что уровень современной передовой робототехники совершенно не тот, каким он предстаёт в пародиях ребят из Corridor. Но и это не главное.

Главная ошибка в массовом восприятии роботов заключается в том, что люди интуитивно одушевляют их, заодно наделяя тем, чего у них нет и быть не может: чувствами и интеллектом.

Вот так! Стараясь следовать научному подходу, я не люблю в научно-технических вопросах категоричных суждений. Но это именно тот, особый случай, когда полезнее сказать прямо, чем оперировать корректными, но замысловатыми научными абстракциями. Ещё раз: у роботов нет, не может быть и никогда не будет чувств и интеллекта.

Когда вы знаете до винтика конструкцию спроектированного вами механизма и до каждого транзистора — устройство расположенных в нём разработанных вами плат; когда вы собственными руками устанавливали электродвигатели и подшипники в шарниры и вытирали гидравлическое масло с протёкшего шланга; когда вам приходится ещё и чинить сломавшихся роботов чуть ли не после каждой демонстрации… то у вас не возникает вопросов, каким образом робот шевелит «конечностями».

Куски BigDog. Это они будут подчинять себе человечество?

Если это ваши пальцы печатали буковки программного кода, отвечающего за принятие решения о точке (ближе-дальше, левее-правее) установки «ног» робота на поверхность для поддержания равновесия; если это вами написанная программа обрабатывала массивы чисел, соответствующих отражениям вращающегося лазерного луча LIDAR'а, когда он был установлен ещё на лабораторном столе; если вы собственноручно подбирали, например, числовые параметры, определяющие «жадность» ε-жадного (ε-greedy) алгоритма машинного обучения, выполняющего поиск оптимальной стратегии удержания заданной траектории; да потом ещё и многократно отлаживались, отслеживая значения всех переменных программы… то вы не питаете иллюзий о степени «интеллектуальности» вашего робота. Просто это вы сами весь его «искусственный интеллект» и запрограммировали.

Простыми словами, этот, так сказать, «искусственный интеллект» — всего-навсего звучное название для алгоритмов программной самонастройки параметров, заданных человеком, по критериям, заданным человеком, в пределах, заданных человеком. Какое уж тут восстание!

Роботы ничего не чувствуют. Не более, чем дверной косяк, который иногда для плачущего ребёнка показательно шлёпают, чтобы «наказать» за набитую шишку (хотя я никогда не слышал о борцах за права дверных косяков). Роботы ничего не думают. Не более, чем игрушки-трансформеры, для которых детишки во время игры в битву роботов придумывают поведение и диалоги.

Так что теоретики восстания роботов могут расслабиться. Чтобы роботы захватили мир, практикам-инженерам придётся запрограммировать каждый шаг, шажок и подшагивание на пути к захвату мира. С учётом всех вариантов и подвариантов, когда неизбежно что-то пойдёт не так. А после завершения стадии программирования — ещё и многократно отладить программу захвата мира роботами на реальном объекте. Интересно было бы посмотреть на процесс!

Робот — это такой же механизм, как автомобиль, цеппелин или требушет. «Восстание требушетов» — по моему, звучит! Уж и тех требушетов больше нет, но пока они были, они ведь так и не захватили мир? Потому что ни требушеты, ни роботы миры не захватывают. Следите лучше за теми, кто ими управляет.

Но обманывать свой собственный мозг человек научился действительно неплохо. Конечно, мы видели и такие фантазии, в которых обретают своё враждебное человеку сознание всякие там грузовики, газонокосилки и прочие автоматы с газировкой (см. фильм «Максимальное ускорение»). Но это выглядит не страшно, а, скорее, смешно. Никто не верит. Зато в добрую или злую волю подобных себе существ человек готов поверить легко (даже в упомянутом фильме в итоге пришлось коряво приплетать зловредный инопланетный разум — без него бы, наверное, совсем «не зашло»). Вот эту человеческую фобию и нащупали производители волнующих историй про восстание роботов и продолжают радостно её поддавливать, стараясь максимально правдоподобно обмануть органы чувств человека, чтобы машины казались ему похожими на него самого.

Топливозаправочная колонка-убийца — кадр из фильма «Максимальное ускорение». Через секунду случится ой-ой-ой!

Просто надо помнить, что казаться чем-то не значит этим быть.

Иное дело, когда машина, неотличимая от человека, действительно непосредственно управляется кем-то, как в фильме «Суррогаты». Но это уже совсем другая история, не имеющая отношения к восстанию машин.

Заключение

Мы начинали с того, что будем поменьше отвлекаться на стереотипы о Boston Dynamics, а в результате весь рассказ вокруг стереотипов и крутился. Вот она, цена славы! И всё же, подведём итоги.

Роботы от Boston Dynamics — это не прорыв. Это шедевр.

Шедевр —… непревзойденное творение, высшее достижение… мастерства. [10]

Все прорывы были сделаны раньше. Связаны они были с успехами в разработке алгоритмов шагания и поддержания равновесия, причём не только командой Leg Lab, а совместными усилиями учёных и инженеров всего мира. Ещё были научно-технические прорывы и достижения в разработке другими производителями компонентов, позволивших сделать мобильные роботы действительно мобильными: эффективные гидравлические и электромеханические агрегаты, энергоёмкие аккумуляторы, компактная микроэлектроника, техническое зрение (программные алгоритмы и аппаратура: стереокамеры, LIDAR'ы).

Тогда-то и настало время для шедевров робототехники. Есть много коллективов, создававших шагающих, бегающих и прыгающих роботов. Просто на сегодняшний день Boston Dynamics в этом, кажется, лучшие.

В чём же конкретно они лучшие? Так сказать, в чём история успеха? В первую очередь, конечно, в настойчивости. 40 лет непрерывно работать в одном направлении — это заслуживает уважения! С инженерной же точки зрения, вот сильные стороны роботов Boston Dynamics:

• те самые алгоритмы поддержания равновесия и передвижения шаганием и прыжками,
• отточенная за много итераций, оптимизированная конструктивная компоновка,
• отличная динамика приводов,
• современная сенсорика, обеспечивающая все доступные на сегодня возможности для управления,
• в последнее время — приятный внешний вид, красивые закруглённые формы (видна работа профессиональных дизайнеров).

А вот если мы посмотрим с точки зрения конечного пользователя или с коммерческой, то сразу станем немножко грустнее. Нет спору, инженерам интересно решать сложные технические задачи, но для пользователей это всего лишь очередная игрушка. На несколько минут (или часов). Которая быстро надоест. Но очень дорогая игрушка, по стоимости сравнимая с классным автомобилем (заявленная цена продажи робота Spot в США на сегодняшний день составляет $74 500). Сложная игрушка, которую надо будет ещё и обслуживать, как тот же автомобиль. И которую поэтому пока не очень понятно кто будет покупать. И ещё менее понятно, когда она окупит вложения.

Почему игрушка? Да потому, что реального полезного применения этим роботам немного. И кардинальных преимуществ по техническим характеристикам, в сравнении с другими, более доступными устройствами, у них, увы, нет.

Наконец, развеем мифы. Роботы Boston Dynamics (как и все другие) не могут и никогда не смогут делать всё, как человек. Похоже выглядеть — да. Решать типовые задачи, на которые уже сегодня можно натренировать и какой-нибудь автомат (банкомат, видеосистему для распознавания лиц) — да. Имитировать эмоции — да.

А переживать эмоции: радость, грусть, удовлетворение, сострадание, злость; чувствовать чувства; думать мысли — нет. Самостоятельно развиваться — нет. Захватывать мир — нет.

И ещё, если смотреть по состоянию на сегодняшний день, роботы Boston Dynamics, по современным меркам, не очень… «интеллектуальны», и производитель этого не скрывает. В них сделан упор на стабильность работы. А, скажем, современные беспилотные автомобили в части навигации могут решать задачи и посложнее. См., например, беспилотники от Яндекс.

Ну, и попутно разрушаем ложные ожидания от так называемого «искусственного интеллекта». «Искусственный интеллект» — это всего лишь звучное название для скучных алгоритмов, даже если кто-то ожидал чудес.

Чудес не будет. У инженеров — всего лишь магия, как и написано в эпиграфе.

---

1. ↑См., например: Шахинпур, М. Курс робототехники. Пер. с англ. — М.: Мир, 1990. — 526 с.: ил. ISBN 5-03-001375-X (глава 5)
2. ↑Jerry Pratt, Gill Pratt. Intuitive Control of a Planar Bipedal Walking Robot
3. ↑См. [2]
4. ↑Marc Raibert, Kevin Blankespoor, Gabriel Nelson, Rob Playter. BigDog, the Rough-Terrain Quadruped Robot
   Приблизительный частичный перевод можно найти здесь
5. ↑Jerry Pratt, Ann Torres, Peter Dilworth, Gill Pratt. Virtual Actuator Control
6. ↑Pratt, Williamson, Dilworth, Pratt, Ulland, Wright 1995. Stiffness Isn’t Everything. Proceedings of ISER ’95, Stanford CA.
7. ↑Американский робот Atlas: Так ли он крут?
8. ↑You’re Expecting Too Much Out of Boston Dynamics’ Robots
9. ↑David Wooden, Matthew Malchano, Kevin Blankespoor, Andrew Howard, Alfred A. Rizzi, and Marc Raibert. Autonomous Navigation for BigDog
   Приблизительный частичный перевод можно найти здесь
10. ↑Шедевр — Википедия
11. Boston Dynamics — сайт компании
12. YouTube-канал Boston Dynamics
13. BigDog Beta (early Big Dog quadruped robot testing) — Youtube-канал Seedwell
14. MIT Leg Laboratory
15. Robots from MIT's Leg Lab
16. Atlas (robot) — Wikipedia
17. How Boston Dynamics' Spot Robot Works!
18. Как Boston Dynamics создала самых знаменитых роботов в мире и когда они начнут помогать людям
19. Hapless Boston Dynamics robot in shelf-stacking fail
20. Boston Dynamics' Atlas Falls Over After Demo at the Congress of Future Scientists and Technologists
21. ROBOT FAIL!!! Boston Dynamics
22. SpotMini robot failed on stage Amazon Re: MARS 2019