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據(jù)外媒報道，當(dāng)?shù)貢r間12月30日，蘋果公司宣布發(fā)布新款機器人ARMOR。該款新型機器人避障系統(tǒng)由蘋果公司與美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）合作研發(fā)。

ARMOR系統(tǒng)外觀如何

目前，傳統(tǒng)的人形機器人通常依賴于安裝于頭部或軀干的集中式攝像頭與激光雷達，以實現(xiàn)環(huán)境感知。盡管該方法易于集成，且能夠提供良好的視野，但是其在手臂和手部區(qū)域會受到嚴重的遮擋。

雖然有些研究已嘗試在機器人末端執(zhí)行器中集成觸覺傳感技術(shù)，但此種解決方案成本高昂，且難以大規(guī)模應(yīng)用于機器人手臂。同時，在策略學(xué)習(xí)的框架下，如何有效使用觸覺輸入仍是一個亟待解決的問題。

不過，蘋果公司的ARMOR系統(tǒng)則采用了集成了硬軟件的設(shè)計。在硬件方面，該系統(tǒng)采用了集中式RGBD攝像頭，能一次性捕捉密集幀中的所有細節(jié)。該研究團隊還選用了SparkFun VL53L5CX飛行時間（ToF）激光雷達作為基礎(chǔ)傳感單元。通過多個傳感器進行稀疏傳感，形成“以自我為中心”的感知模式。

該傳感器的尺寸為6.4×3.0×1.5毫米，能夠提供分辨率為8x8，頻率為15Hz的深度圖像，對角線視場角為63°，測距范圍達4000毫米。研究團隊在該機器人的每只手臂上都配置了20個此類傳感器，共計40個傳感器，構(gòu)建了一個分布式的傳感網(wǎng)絡(luò)。

每四個傳感器連接至一個XIAO ESP微控制器中，其中的數(shù)據(jù)經(jīng)由I2C總線讀取后，通過USB傳輸至機器人的機載計算機（Jetson Xavier NX）。最后，數(shù)據(jù)再以無線方式傳送至配備NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU的Linux主機中，進行處理，以確保整個系統(tǒng)能夠維持15Hz的刷新率。

在軟件方面，研究團隊研發(fā)了一款基于ARMOR-Policy的Transformer編解碼架構(gòu)，該架構(gòu)與Action Chunked Transformer（ACT）類似。通過模仿學(xué)習(xí)，該策略能夠從無碰撞的人類運動演示中學(xué)習(xí)知識。為了訓(xùn)練該策略，研究團隊采用了AMASS數(shù)據(jù)集中311,922個真實人類運動序列（總計約86.6小時）。AMASS數(shù)據(jù)集涵蓋了多種相關(guān)的人類運動，如操作、舞蹈和社交行為。

該團隊將此類人類運動軌跡重新映射到機器人的關(guān)節(jié)配置，并在軌跡周圍生成緊湊的障礙物區(qū)域，以確保該運動軌跡之間不會相撞。此外，研究人員還采用了避障運動、緊急停止和無碰撞運動三種策略來生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

ARMOR-Policy的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)考慮了運動規(guī)劃存在多個有效的解決方案。通過引入額外的編碼器層，推斷潛在變量z，該策略能夠通過調(diào)節(jié)變量z來生成不同的運動軌跡候選方案。

在推理階段，該系統(tǒng)將并行計算N條候選運動軌跡，并通過最小化機器人與點云之間的距離，以選擇最佳路徑。網(wǎng)絡(luò)輸入信息包括潛在變量z，當(dāng)前及目標(biāo)關(guān)節(jié)位置（28維矢量）及來自40個ToF激光雷達傳感器的深度圖像。此外，此類深度圖像經(jīng)由改進后的單通道ResNet18主干網(wǎng)絡(luò)進行處理，以提取512維特征。整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包含約8400萬個參數(shù)。

相較于傳統(tǒng)策略中使用四個安裝到機器人頭部以及外部的深度攝像頭（外部傳感），ARMOR系統(tǒng)在避障性能上得到顯著提升，碰撞次數(shù)減少了63.7%，成功率提升了78.7%。與此同時，與基于采樣的運動規(guī)劃專家系統(tǒng)cuRobo相比，ARMOR-Policy 表現(xiàn)出更好的性能，碰撞次數(shù)減少了31.6%，成功率提升了16.9%，計算效率提高了26倍。

此外，該研究團隊還通過在Fourier GR-1人形機器人上部署28個ToF激光雷達，驗證了ARMOR系統(tǒng)在真實環(huán)境中的可行性。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)每秒 15 次的實時避障軌跡更新。