当机器人已经会跑酷还会热舞......而你还什么都不会时......
10月初，在马德里的IROS上，Boston Dynamics的创始人Marc Raibert在他的主题演讲中展示了一些新视频。
一个是Atlas跑酷，另一个是SpotMini跳舞的简短片段，Raibert说这是一项正在进行的工作。
Atlas能够利用全身部位包括腿、胳膊、躯干等力量在不破坏前进步伐的情况下跳过木头、跨上台阶。
从视频中可以看到，Atlas可以让自己重75公斤的身躯灵活地跳过挡在地面的圆木然后又通过28个关节和液压驱动系统一口气跳上了三个台阶。
10月19日，Boston Dynamics发布了SpotMini一个新的视频。视频中，SpotMini跟随火星哥的《Uptown Funk》一起热舞，展示它的表演天赋。
根据 SpotMini 的官网介绍，SpotMini 高 0.84 米，重 30 公斤，有 17 处机器关节，具备 3D 视觉系统，完全电力驱动，是波士顿动力旗下最「安静」的机器狗，在充满电的情况下可运行 90 分钟，可以弯曲的四肢和灵活的移动性，让 SpotMini 能触达大型机器人和轮式、履带式机器人无法触达的空间，蛇形机器臂帮助 SpotMini 完成开门一类的动作。
可以跳舞的机器人的发展受到了相当多的关注。然而，它们通常限于预定义的一组运动和音乐，或者在对外部刺激（例如麦克风或摄像机输入）作出反应时表现出很小的差异。
在西班牙马德里的IROS 2018展会上，来自苏黎世联邦理工学院的Thomas Bi，Peter Fankhauser，Dario Bellicoso和Marco Hutter展示了“Real-Time Dance Generation to Music for a Legged Robot”，并赢得了JTCF新技术娱乐文化论文奖。
为什么要写这篇论文？为什么教ANYmal跳舞很重要？
这是因为人们喜欢跳舞，当然，我们也希望人们喜欢机器人！
在本文中，他们采用了一种新颖的方法，允许有腿的机器人在以与音乐同步的方式跳舞的同时聆听现场音乐。这是通过实时从板载麦克风中提取节拍并随后通过从每个新节拍处的用户生成的舞蹈动作库中挑选来创建舞蹈编排来实现的。舞蹈动作包括各种踏步和基础动作。从库中挑选的过程由概率模型定义，即马尔可夫链，其取决于先前挑选的舞蹈动作和当前音乐节奏。最后，通过对测量信号和参考信号进行时移来最小化延迟，并且以时移作为参数使最小平方误差最小化。然后通过使用组合的前馈和反馈延迟控制器来补偿延迟，该控制器及时地移动机器人全身控制器参考输入。四足机器人实验的结果证明了对感知音乐的快速收敛和同步。
三个模块的概述：节拍跟踪器、舞蹈编舞和延迟补偿器，以及它们的相互作用。
舞蹈动作由关键帧姿势定义，通过自由步态界面使用五次多项式样条拟合。起始关键帧由当前机器人状态给出。
马尔可夫链作为选择合适的舞蹈动作的模型。我们的随机变量Xn+1（表示在节拍n + 1处拾取的舞蹈动作）为舞蹈动作xi的概率仅取决于先前拾取的舞蹈动作Xn =xj，以及当前节奏以bpm为单位。
所有这一切的第一步是节拍跟踪器，它需要机器人在1秒到8秒之间听音乐，这取决于节拍的优势。一旦检测到节拍，舞蹈编排程序通过从库中选择舞蹈动作原语来构建舞蹈动作。这些原语包括重复性，持续时间，轨迹幅度和速度范围等参数，以帮助程序保持整体编排的趣味性。总体思路是模仿即兴创作，就像人类舞者自适应地将一系列不同的动作串联在一起，其间有过渡。
一旦机器人知道它想要执行的舞蹈动作，真正棘手的一点就是执行这些动作，使它们适当地落在节拍上。例如，根据机器人肢体的位置，它在特定方向上迈出一步所需的时间可能会改变，这意味着机器人必须预测每次舞蹈动作执行和计划其时间所需的时间相应地，以补偿由致动器和运动和物理以及所有这些东西引起的延迟。
ANYmal的天赋足以让它能够保持节拍，即使它被推开，或者当它站立的表面突然变化。
ANYmal视频播放地址：https://www.youtube.com/watch?time_continue=117&v=tG5YyRap1Gk