蘋果入局人形機器人，先做感知系統(tǒng)！還一次性用了40個激光雷達(dá)！

關(guān)于蘋果涉足人形機器人領(lǐng)域的傳聞早已甚囂塵上。近日，該公司確實有新動作——研發(fā)了一套名為ARMOR的新型以自我為中心的機器人感知系統(tǒng)。ARMOR系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于采用分布式感知方案。研究團隊在機器人的手臂和手掌上戰(zhàn)略性地布置了40個小型ToF激光雷達(dá)傳感器，每邊手臂20個。這些傳感器體積小巧、成本低廉、功耗低，讓機器人獲得了類似人類皮膚般的全方位感知能力，最大程度減少了盲區(qū)，大大提升了運動規(guī)劃和避障效果。

軟件方面，蘋果開發(fā)了一個基于Transformer的AI驅(qū)動ARMOR-Policy，能夠從人類動作中學(xué)習(xí)，幫助機器人動態(tài)規(guī)劃行動。

研究結(jié)果令人驚喜。與使用四個頭戴式及外部安裝的深度攝像頭（外心感知）的傳統(tǒng)法案相比，ARMOR系統(tǒng)使碰撞降低了63.7%，成功率提高了78.7%。與基于采樣的運動規(guī)劃專家系統(tǒng)cuRobo相比，ARMOR-Policy讓碰撞減少31.6%，成功率提高16.9%，計算延遲降低26倍，大大提高了機器人的機動性。

研究團隊還通過在傅利葉GR-1人形機器人上部署28個ToF激光雷達(dá)，實現(xiàn)了15Hz的實時軌跡規(guī)劃和避障控制，實際驗證了ARMOR系統(tǒng)在真實環(huán)境中的應(yīng)用可行性。

當(dāng)前，傳統(tǒng)人形機器人通常依賴頭部或軀干安裝的集中式攝像頭和激光雷達(dá)進行環(huán)境感知，這種方式雖然易于集成且能提供較好的視野范圍，但在手臂和手部區(qū)域常常存在嚴(yán)重的遮擋問題。

ARMOR系統(tǒng)，提供了一種創(chuàng)新的硬件和軟件整合設(shè)計。

與集中式RGBD攝像頭一次性捕捉密集幀中的全部細(xì)節(jié)不同，研究團隊選擇了SparkFun VL53L5CX飛行時間（ToF）激光雷達(dá)作為基礎(chǔ)傳感單元，將稀疏感知分布在多個傳感器上，形成“以自我為中心的感知”。

該激光雷達(dá)傳感器尺寸僅6.4×3.0×1.5毫米。單個激光雷達(dá)可以以15Hz的頻率(特定配置下最高30Hz)采集8×8分辨率的深度圖像，對角視場角63°，探測范圍4000毫米。

研究團隊在機器人的每個手臂上布置了20個這樣的激光雷達(dá)，共計40個激光雷達(dá)形成分布式感知網(wǎng)絡(luò)。 每4個激光雷達(dá)連接到一個XIAO ESP微控制器，通過I2C總線進行數(shù)據(jù)讀取，再通過USB傳輸?shù)綑C器人的板載計算機（Jetson Xavier NX），最后無線傳輸?shù)脚鋫銷VIDIA GeForce RTX 4090 GPU的Linux主機進行處理，確保整個系統(tǒng)能夠維持15Hz的刷新率。 ARMOR不僅在硬件上實現(xiàn)了創(chuàng)新，其基于深度學(xué)習(xí)的避障策略同樣亮眼。研究團隊基于Transformer架構(gòu)開發(fā)了ARMOR-Policy，讓機器人能夠快速高效地規(guī)劃無碰撞軌跡。

該策略的核心是一個條件生成模型，它可以基于當(dāng)前關(guān)節(jié)狀態(tài)、目標(biāo)位置、ToF激光雷達(dá)觀測值以及潛變量z來預(yù)測未來的動作序列。網(wǎng)絡(luò)采用了類似ACT(Action Chunking Transformers)的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)。 為了訓(xùn)練智能避障策略，研究團隊使用了AMASS數(shù)據(jù)集中的311922個人類真實運動序列（約86.6小時），這些數(shù)據(jù)包含了各種相關(guān)的人類姿態(tài)，如操作、舞蹈和社交行為等。

研究團隊將這些人類動作軌跡重定向到機器人的關(guān)節(jié)配置上，并在軌跡周圍生成緊湊的障礙物，確保軌跡本身不發(fā)生碰撞。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成采用了三種策略：避障運動、緊急停止和無碰撞運動。

ARMOR-Policy的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計考慮到了運動規(guī)劃可能存在多個有效解的特點。通過引入額外的編碼器層來推斷潛在變量z，使策略能夠通過調(diào)整z生成不同的運動軌跡候選。 在推理階段，系統(tǒng)會并行計算N個候選軌跡，并通過最小化機器人與點云之間的距離來選擇最優(yōu)路徑。網(wǎng)絡(luò)輸入包括潛在變量z、當(dāng)前和目標(biāo)關(guān)節(jié)位置（28維向量），以及40個ToF激光雷達(dá)傳感器的深度圖像數(shù)據(jù)。

深度圖像通過修改后的單通道ResNet18骨干網(wǎng)絡(luò)處理，提取512維特征。整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包含約84M參數(shù)。 實驗驗證顯示，ARMOR系統(tǒng)在多個方面都優(yōu)于現(xiàn)有方案。

據(jù)彭博社爆料，蘋果正在尋找其“下一個重大項目”，機器人正是其關(guān)注的領(lǐng)域之一。

研究團隊計劃在后續(xù)工作中進一步拓展ARMOR的應(yīng)用場景。特別是在復(fù)雜的靈巧操作任務(wù)中，分布式的近距離感知有望幫助機器人實現(xiàn)更精確的動作控制。此外，這種類似人類皮膚的感知方式，也為實現(xiàn)更自然的人機交互開辟了新的可能。

ARMOR也為人形機器人的發(fā)展提供了新的思路。它展示了分布式感知和深度學(xué)習(xí)結(jié)合的潛力，也證明了從人類生物特征中汲取靈感的價值。通過模仿人類皮膚的分布式感知方式，ARMOR讓機器人獲得了更全面的環(huán)境感知能力，為實現(xiàn)更智能靈活的機器人控制奠定了基礎(chǔ)。

參考來源：https://arxiv.org/pdf/2412.00396v1；https://x.com/Dr_Singularity/status/1873374876867723435；量子位；機器人大講堂。

來源：激光雷達(dá)老炮兒