并且，MPC还允许Atlas跨行为边界预测下一步的行动，比如它知道了这次跳跃后是一个后空翻后，就可以自动地创建从一个行为到下一个行为的过渡，使每一步动作都自然的连贯起来。
▲Atlas第一视角的路径规划
3、TOF深度传感器构建“3D地图”
Atlas能够根据环境自主规划行动，得益于其环境感知能力的提升。
最初版本的Atlas头部装有激光雷达和立体传感器，这能够帮助它躲避障碍物、识别地形变化、辅助导航等。在2018年的迭代中，Atlas可以利用计算机视觉来标记和定位自己，以帮助其在跑步和跳跃过程中准确定位落脚点。
但是这还远不能支撑Atlas自主行动，它需要将传感器数据转换为对决策和规划身体动作有用的信息，以识别障碍物和自主导航。
现在，Atlas可以利用头部的RGB摄像头和TOF深度传感器获取更加全面的环境信息。TOF深度传感器以每秒15帧的速度生成环境的点云（point clouds）。点云是大量测距结果的集合，Atlas获取到环境的点云后，它的感知软件会利用一种称作多平面分割（multi-plane segmentation）的算法从中提取平面，并输入到一个映射系统中，构建出Atlas看到的不同对象的模型。
这就相当于为Atlas构建了一张3D地图，Atlas跑酷过程中正是基于它构建的这个模型来规划路径，计算每一步的落脚点。
▲Atlas搭载的TOF深度相机生成的点云图
03.幕后团队罕见露面，讲述跑酷背后故事
Atlas团队负责人Scott Kuindersma称Atlas是波士顿动力在液压驱动的人形机器人领域十多年来工作的结晶，为该团队提供了一个研究平台。而Atlas团队的工作便是让这个平台不断地突破极限，来做他们能想象的到的最疯狂、最激动人心的事情。
▲Atlas团队负责人Scott Kuindersma
与其他的任何项目或试验一样，Atlas从步履蹒跚的走路，到学会跑酷都是团队合作的成果。目前，Atlas团队共有4个小团队，分别是软件团队、硬件团队、技术团队和运营团队。
软件团队负责创建机器人所有的行为控制软件，让它可以可靠地完成各种动作。硬件团队负责对机器人进行战略升级，以让它实现更多的功能，如跳舞、跑酷等。技术团队负责调试和修复各种问题，从机械部件损坏到液压泄露再到电气故障都由他们负责。而运营团队负责搭建和维护整个测试环境，并帮助整个团队完成对机器人的各项测试。
▲Atlas团队部分成员
对于波士顿动力的各个团队而言，其发布的每条视频都是他们在过去几个月或一年所做的工作的总结，代表着他们过去这段时间内的工作到达了一个新的顶点。因此，每当有视频要拍摄的时候都是全员参与。
视频的拍摄过程中机器人经常会发生崩溃，视频很难一次性拍摄完成。“我们都处于待命状态，当机器人出现问题时必须尽快介入并修复它们。”电气工程技术员Crystal Kemp说。
为了让视频效果更好，他们准备了四台Atlas机器人，其中两个作为“演示机器人”，外观要尽量保持干净整洁，另外两个作为“试验机器人”，用于开发和测试新行为，承担了大部分的跌落，以至于全身伤痕累累。
▲Atlas腹部的伤痕
控制工程师Sean Mason说道：“对于这个团队来说，看着机器人失败是最奇妙的部分之一。每一次失败都有机会让机器人变得更好、更强大。”
