伊朗媒体还报道称目前手里已俘获美国7架的先进无人机，还利用激光武器“致盲” 美国中央情报局 ( CIA)的间谍卫星，甚至表示已经掌握核燃料循环使用、重构GPS信号的能力。

众所周知，在机器人领域，从波士顿动力Boston Dynamics**次放出Atlas机器人的视频以来，每一次出现新视频都会在网上引起一波轰动。波士顿Atlas机器人不仅能够站立行走、搬运重物、双脚跳跃、跑步、后空翻、在崎岖的底面上行走、单腿站立，过独木桥，甚至被人推或踢也能在摇晃后仍然保持平衡站立，如此强大的功能使其圈粉无数。

如今伊朗大放豪言表示推出迄今为止*先进的类人机器人Surena，是否真的能超越波士顿Atlas机器人，成为迄今为止*先进的类人机器人呢？要知道，类人机器人涉及到了神经学、仿生学、控制论、人工智能AI等多个学科和技术。我们将从技术角度对其进行对比，并探讨谁会是下一代机器人？

****的波士顿Atlas机器人
众所周知，波士顿机器人一直是类人（人形）机器人界的明星“表演者”，无论是跳跃、翻滚、360°自旋转，还是做体操，都在一步一步的升级进化，似乎无“人”出其右。因此其每次推出新的视频，都能牢牢吸引着行业和爱好者的目光。

早在2017年，它就掌握了后空翻，跳跃、旋转、后空翻，一气呵成的连招震惊世界。而*新的波士顿Atlas则可以做体操了。

要完成这一系列的花式动作，不仅需要确定自己的位置，知道周围的环境，当然还有一系列运动控制。

那Atlas是靠什么来感知环境，来完成这一系列的花式动作的呢？

我们深入了解了Atlas的内部结构，发现它采用了Carnegie Robotics设计的Multisense SL传感器头。

配备有旋转LIDAR扫描仪和立体相机的Boston Dynamics Atlas人形机器人和Carnegie Robotics Multisense SL传感器头。

该机器人配备了由Carnegie Robotics设计的Multisense SL传感器头，该传感器头将固定的双目立体摄像机与安装在主轴上的Hokuyo UTM-30LX-EW平面LIDAR传感器相结合，主轴的旋转速度高达30 RPM。LIDAR每秒捕获40条环境扫描线，每条包含1081个范围，返回的*大范围为30米。

下面是MultiSense SL/MultiSense SLB的介绍：

MultiSense SLB是三模态（激光，3D立体声和视频），高分辨率，高数据速率和高精度3D范围传感器的第二代产品。该传感器适用于各种机器人技术，自动化和传感应用，例如自动驾驶汽车，3D映射和工作空间理解。MultiSense SLB与一个低功耗FPGA处理器一起包装在坚固，紧凑的外壳中，并在工厂进行了预先校准。

原始的MultiSense SL是DARPA机器人挑战赛（DRC）中Atlas类人机器人的首选传感器。作为人形机器人的“头”，SL提供了用于遥控和自动控制的大部分感知数据。在2013年的试验中，8个得分*高的团队中有5个使用了Carnegie Robotics SL传感器头。

MultiSense SLB通过旋转的激光和立体相机生成3D点云，这些点云在传感器上进行了**对齐和着色。立体声传感器以高帧速率提供极其密集的“全帧”范围数据，并以旋转速率较低的速率的高精度数据提供了补充。传感器还可以输出标准彩***。

MultiSense SL将Hokuyo UTM-30LX-EW激光器和Carnegie Robotics更新的MultiSense S7高分辨率立体相机结合在一起，形成融合的GigE设备。每秒输出43,000点的Hokuyo在主轴上以用户指定的速度轴向旋转。立体摄像机的基线为7厘米，可以配置2或4兆像素传感器，使其成为迄今为止*高分辨率的商用立体摄像机。机载处理处理图像校正，立体声数据处理，激光数据与主轴编码器的时间同步，主轴电机控制，照明定时以及管理GigE接口。GigE输出包括即用型格式的时间同步激光和立体声数据。这种架构的优点是立体声处理不需要强大的外部计算机，并且用户不需要提供立体声处理算法或立体声/激光校准。每个MultiSense传感器出厂时均已完全校准。

MultiSense SLB的立体声部分每秒可以找到超过1100万个功能匹配项。卡内基机器人公司执行的**校准过程创建了必要的信息，以将像素级信息转换为准确的范围测量，同时还补偿了镜头变形，镜头对准的微小变化以及其他制造公差。如果需要，可以通过将彩色图像数据叠加到点云上来增强立体点云，从而获得引人注目的低延迟，逼真的3D数据集。

易于使用的基于ROS的API和工具可让您查看实时图像和3D范围数据；调整激光，相机和立体声参数；日志数据；回放日志；检查设备的校准；并更改传感器的IP地址。开源C ++库和千兆以太网接口使将实时数据轻松集成到机器人，车辆，移动设备，实验室环境或其他应用程序中变得很容易。

本文摘自：网络  日期：2020-03-20
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