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Boston Dynamics与DeepMind合作：Atlas机器人的实时推理架构与安全约束工程

探讨Boston Dynamics Atlas机器人集成Google DeepMind Gemini Robotics AI的实时推理架构，分析30Hz LBM推理、100Hz安全层、传感器融合技术栈与CBF安全约束工程实现。

AI - 机器人融合的实时推理挑战

2026 年 1 月 5 日，Boston Dynamics 与 Google DeepMind 宣布了一项战略合作，将 Google DeepMind 的 Gemini Robotics AI 基础模型与 Boston Dynamics 的新一代 Atlas 机器人集成。这一合作标志着 AI 与物理机器人系统融合的新阶段，但同时也带来了严峻的技术挑战：如何在复杂的工业环境中实现安全、实时的推理与控制？

传统的机器人控制系统通常运行在 1kHz 以上的频率，而现代 AI 模型（特别是大型行为模型）的推理延迟往往在几十到几百毫秒级别。这种时间尺度上的不匹配，使得将先进的 AI 能力安全地部署到物理机器人系统中成为一项系统工程难题。

Atlas 的 LBM 架构与 30Hz 推理实现

Boston Dynamics 的 Atlas 机器人采用了一种创新的架构设计。根据相关技术资料，Atlas 使用了一个 450M 参数的扩散变换器作为其大型行为模型 (LBM) 的核心。这个模型需要同时处理多种模态的输入数据：

  1. 视觉数据：来自 RGB-D 相机的实时图像流
  2. 本体感知数据：IMU、关节编码器、力 / 力矩传感器的读数
  3. 高级语言提示：任务描述和指令

该模型以 30Hz 的频率输出动作指令，这一频率虽然低于传统的控制频率，但相比原始的人类演示速度，推理速度提高了 1.5 到 2 倍。这种设计体现了工程上的权衡：在保证足够响应速度的同时，充分利用 AI 模型的复杂推理能力。

技术实现上，30Hz 的推理频率要求模型必须在 33 毫秒内完成一次完整的前向传播。考虑到模型需要处理高维度的视觉输入和复杂的变换器计算，这需要高度优化的推理引擎和硬件加速。Boston Dynamics 很可能采用了专门的 AI 加速芯片，结合模型剪枝、量化和蒸馏等技术来满足实时性要求。

分层控制架构：100Hz 安全层设计

为了弥补 AI 推理延迟带来的安全隐患，研究界提出了分层控制架构的概念。ADMM-MCBF-LCA（交替方向乘子法 - 多约束屏障函数 - 分层控制架构）是一个典型的代表，它将控制系统分为两个主要层次：

离线路径库生成层：

  • 预先计算大量可行的控制器、反馈增益和参考轨迹
  • 覆盖机器人在典型工作环境中的各种运动模式
  • 使用强化学习和优化算法生成

在线路径选择与安全层：

  • 运行频率达到 100Hz，远高于 AI 推理层
  • 实时选择最合适的预计算路径
  • 生成安全输入，确保机器人在动态环境中的安全性

这种架构的核心思想是 "离线计算，在线选择"。通过将耗时的优化计算转移到离线阶段，在线阶段只需要进行快速的路径选择和微调，从而实现了高频率的安全保障。

传感器融合技术栈与数据同步策略

Atlas 机器人的传感器系统是一个复杂的多模态融合系统，主要包括：

1. 视觉感知子系统

  • RGB-D 相机：提供彩色图像和深度信息，用于物体识别和环境建模
  • 采样频率：30-60Hz，与 LBM 推理频率对齐
  • 数据处理：实时特征提取和目标检测

2. 本体感知子系统

  • IMU（惯性测量单元）：测量机器人的角速度和线性加速度
  • 关节编码器：精确测量每个关节的角度位置
  • 力 / 力矩传感器：测量末端执行器和脚底的接触力
  • 采样频率：1kHz 以上，用于高频控制

3. 环境感知子系统

  • 激光雷达：用于构建环境的 3D 点云，支持数字孪生
  • 热成像相机：在工业检测中识别热点和异常
  • 声学传感器：检测气体泄漏等声音异常

数据同步策略

不同传感器的采样频率差异巨大，从 30Hz 的视觉数据到 1kHz 的本体感知数据。有效的数据同步需要：

  1. 硬件时间戳：所有传感器数据附带精确的时间戳
  2. 插值算法：将低频数据插值到控制频率
  3. 预测算法：基于历史数据预测未来状态
  4. 缓冲区管理：处理不同延迟的数据流

安全约束工程：CBFs 与概率安全保证

在动态不确定的环境中，确保机器人的安全运行是首要任务。控制屏障函数 (CBFs) 提供了一种数学上严谨的方法来定义和执行安全约束。

CBFs 的基本原理

控制屏障函数是一种将安全约束转化为控制器设计约束的数学工具。给定一个安全集 S，如果存在一个函数 h (x) 使得：

  • h (x) ≥ 0 当且仅当 x ∈ S
  • 存在控制输入 u 使得 ḣ(x) ≥ -αh (x)

那么系统就能保证始终保持在安全集内。这里的 α 是一个设计参数，控制着安全边界的严格程度。

SHIELD 框架：概率安全保证

SHIELD（Safety on Humanoids via CBFs In Expectation on Learned Dynamics）框架将 CBFs 与学习到的动力学模型相结合，提供概率安全保证。其核心创新包括：

  1. 生成式随机动力学残差模型：使用真实硬件数据训练，捕捉系统行为和不确定性
  2. 随机离散时间 CBF：在概率意义上强制执行安全约束
  3. 最小侵入式安全层：可以添加到现有的自主堆栈中，无需重新训练底层控制器

SHIELD 框架在 Unitree G1 类人机器人上的实验表明，它能够在室内外环境中实现安全的导航和避障，同时保持底层 RL 控制器的性能。

工程落地参数与监控要点

实时推理系统参数

  1. LBM 推理延迟：目标≤33ms（对应 30Hz）
  2. 安全层频率：100Hz，延迟≤10ms
  3. 传感器数据延迟：
    • 视觉数据：≤50ms
    • IMU 数据：≤5ms
    • 关节编码器：≤2ms

安全约束参数

  1. CBF 安全边界：根据任务风险等级调整 α 参数
  2. 碰撞检测距离：动态调整，考虑机器人速度和环境复杂度
  3. 紧急停止阈值：基于力传感器读数和关节力矩

系统监控要点

  1. 推理延迟监控：实时跟踪 LBM 推理时间，设置警报阈值
  2. 传感器健康状态：监控所有传感器的数据质量和连接状态
  3. 安全约束违反检测：记录所有安全约束违反事件，分析根本原因
  4. 系统资源使用：监控 CPU、GPU、内存使用率，预防资源耗尽

故障恢复策略

  1. 降级模式：当 AI 推理失败时，切换到基于规则的控制
  2. 安全停止：检测到无法恢复的故障时，执行受控停止
  3. 状态恢复：记录关键状态，支持从故障点恢复

未来展望与技术挑战

Boston Dynamics 与 Google DeepMind 的合作代表了 AI - 机器人融合的前沿方向，但仍面临诸多挑战：

技术挑战

  1. 实时性与准确性的权衡：更复杂的模型通常意味着更长的推理时间
  2. 不确定环境下的安全性：如何保证在高度不确定的环境中仍然安全
  3. 多机器人协同：多个机器人共享环境时的协调与安全

研究方向

  1. 边缘 AI 推理优化：开发专门针对机器人应用的 AI 加速硬件
  2. 自适应安全约束：根据环境复杂度和任务重要性动态调整安全边界
  3. 跨模态学习：更好地整合视觉、语言和本体感知信息

工程实践建议

对于希望在类似系统中实现 AI - 机器人集成的团队，建议：

  1. 从仿真开始：在仿真环境中验证架构设计，减少硬件风险
  2. 渐进式部署：先部署简单的任务，逐步增加复杂度
  3. 全面的测试：包括单元测试、集成测试和系统级测试
  4. 持续监控：建立完善的监控和日志系统，支持快速问题定位

结语

Boston Dynamics 与 Google DeepMind 的合作不仅仅是两个技术巨头的强强联合，更是 AI 与物理系统深度融合的里程碑。通过创新的分层架构设计、先进的传感器融合技术和严谨的安全约束工程，我们正在见证类人机器人从实验室演示走向工业应用的转变。

实时推理架构的设计需要在性能、安全性和复杂性之间找到平衡点。30Hz 的 LBM 推理与 100Hz 的安全层相结合，代表了当前技术条件下的一个合理折衷。随着 AI 硬件和算法的不断进步，我们有理由相信，未来的机器人系统将能够实现更高频率、更复杂的实时推理，同时保持严格的安全保证。

这一技术演进不仅将改变制造业的面貌，还将为医疗、救援、服务等多个领域带来革命性的变化。作为工程师和研究者，我们需要持续关注这一领域的发展，同时在实际应用中保持对安全性和可靠性的高度重视。

资料来源：

  1. Boston Dynamics & Google DeepMind 合作公告 (2026 年 1 月 5 日)
  2. ADMM-MCBF-LCA: A Layered Control Architecture for Safe Real-Time Navigation (arXiv:2503.02208)
  3. SHIELD: Safety on Humanoids via CBFs In Expectation on Learned Dynamics (arXiv:2505.11494)
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