苹果要搞人形『机器人』️这事儿现在传得沸沸扬扬。
最近他们确实有新动作 —— 开发了一套『机器人』️感知系统！
系统名为 ARMOR，软硬件协同增强『机器人』️的“空间意识”，能动态防碰撞的那种。
硬件方面，ARMOR 通过在『机器人』️手臂上安装小型智能深度传感器，为『机器人』️提供几乎完整的环境视图，解决了传统『机器人』️感知中的盲点和遮挡问题。
软件方面，苹果开发了一个基于 Transformer 的 AI 驱动 ARMOR-Policy，能够从人类动作中学习，帮助『机器人』️动态规划行动。
团队还将 ARMOR 部署在了傅利叶 GR-1 『机器人』️上进行实验。
实验结果显示，与使用四个头戴式和外部安装的深度相机📷️（外心感知）相比，ARMOR 系统使碰撞降低了 63.7%！
与基于采样的运动规划专家系统 cuRobo 相比，ARMOR-Policy 计算效率提升 26 倍，确保『机器人』️能够迅速行动。
看到苹果在人形『机器人』️方面的布局，网友直呼这是大势所趋：
他们不可能永远依赖『智能手机』赚钱。从长远来看，『机器人』️市场将远大于『智能手机』市场。
ARMOR 系统长啥样？
当前，传统人形『机器人』️通常依赖头部或躯干安装的集中式相机📷️和激光雷达进行环境感知，这种方式虽然易于集成且能提供较好的视野范围，但在手臂和手部区域常常存在严重的遮挡问题。
虽然一些研究尝试在『机器人』️终端执行器上集成触觉传感，但这种方案成本高昂，且难以大规模应用于『机器人』️手臂，同时在策略学习中如何有效利用触觉输入仍待解决。
ARMOR 系统，提供了一种硬件和软件整合设计，它由来自卡内基梅隆大学的学者 Daehwa Kim 在苹果实习期间与苹果团队共同开发。
在硬件方面，与集中式 RGBD 相机📷️一次性捕捉密集帧中的全部细节不同，团队选择了 SparkFun VL53L5CX 飞行时间（ToF）激光雷达作为基础传感单元，将稀疏感知分布在多个传感器上，形成“以自我为中心的感知”。
这种传感器体积为 6.4×3.0×1.5mm，可以以 15Hz 的频率提供 8×8 分辨率的深度图像，对角视场为 63°，测距范围达 4000mm。
研究团队在『机器人』️的每个手臂上布置了 20 个这样的传感器，共计 40 个传感器形成分布式感知网络。
每四个传感器连接到一个 XIAO ESP 微控制器，通过 I2C 总线进行数据读取，再通过 USB 传输到『机器人』️的板载计算机（Jetson Xavier NX），最后无线🛜传输到配备 NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU 的 Linux 主机进行处理，确保整个系统能够维持 15Hz 的刷新率。
在软件方面，研究团队开发了基于 Transformer 编码器-解码器架构的 ARMOR-Policy，类似于动作分块 Transformer（ACT）。
该策略通过模仿学习从无碰撞的人类运动演示中学习。
为了训练这个策略，研究团队使用了 AMASS 数据集中的 311922 个人类真实运动序列（约 86.6 小时），这些数据包含了各种相关的人类姿态，如操作、舞蹈和社交行为等。
团队将这些人类动作轨迹重定向到『机器人』️的关节配置上，并在轨迹周围生成紧凑的障碍物，确保轨迹本身不发生碰撞。
训练数据的生成采用了三种策略：避障运动、紧急停止和无碰撞运动。
ARMOR-Policy 的网络架构设计考虑到了运动规划可能存在多个有效解的特点。通过引入额外的编码器层来推断潜在变量 z，使策略能够通过调整 z 生成不同的运动轨迹候选。
在推理阶段，系统会并行计算 N 个候选轨迹，并通过最小化『机器人』️与点云之间的距离来选择最优路径。网络输入包括潜在变量 z、当前和目标关节位置（28 维向量），以及 40 个 ToF 激光雷达传感器的深度图像数据。
深度图像通过修改后的单通道 ResNet18 骨干网络处理，提取 512 维特征。整个网络架构包含约 84M 参数。
实验验证显示，ARMOR 系统在多个方面都优于现有方案。
与使用四个头戴式和外部安装的深度相机📷️（外部感知）的传统策略相比，ARMOR 系统在避障性能上取得了显著提升，碰撞降低 63.7%，成功率提升 78.7%。
同时，与基于采样的运动规划专家系统 cuRobo 相比，ARMOR-Policy 表现出更好的性能，碰撞减少 31.6%，成功率提高 16.9%，计算效率更是提升了 26 倍。
研究团队还通过在傅利叶 GR-1 人形『机器人』️上部署 28 个 ToF 激光雷达，实际验证了 ARMOR 系统在真实环境中的应用可行性，系统能够实现 15Hz 的实时避障轨迹更新。
“苹果做『机器人』️几乎是必然的”
最近，关于苹果发力人形『机器人』️的爆料频出。
比如彭博社爆料，苹果正在寻找其“下一个重大项目”，『机器人』️正是其关注的领域之一。苹果工程团队正在开发多种家庭『机器人』️设备以及可能增强家庭『机器人』️实用性的 AI 软件和功能。
而苹果『机器人』️研发活动由硬件工程部门和 John Giannandrea 领导的 AI 与机器学习团队共同进行。
更有爆料指出，苹果将优先打造桌面『机器人』️，它将作为“家庭指挥中心”，可用于 FaceTime 视频通话以及家庭安全监控。
这一系列举动也引发了网友大量讨论。
有网友分析，苹果在人形『机器人』️赛道的布局，几乎是必然的：
苹果人形『机器人』️？这不仅是可能的，几乎是必然的。凭借他们的设计理念和生态系统整合，他们将为个人『机器人』️设定一个高标准。
随着『智能手机』的逐渐淘汰，『机器人』️确实有可能成为下一个普遍存在的技术。想象一下，Siri 体现在一个时尚的人形助手中，这将是一个游戏规则的改变者！
这种分析立马遭到其他网友反驳，揭老底：
苹果之前也吵吵着要做自动驾驶汽车，但最后还是放弃了。虽然苹果有能力开发人形『机器人』️，但会不会真做还是不太清楚。
苹果偏好主导市场，不喜欢面对激烈的竞争，而人形『机器人』️和 AI 市场将极具竞争性。
那么，你看好苹果做人形『机器人』️吗？
