波士顿动力让Atlas踩上滑板车轮练控制

一、滑板车轮上的人形机器人

2026年11月9日，美国机器人公司波士顿动力（BostonDynamics）发布一段视频：全电动人形机器人Atlas双脚换上现成滑板车轮，在场地内侧向冲刺、滑行并完成单轮平衡，随后纵身跃起完成360度旋转跳跃。11月10日，多家媒体跟进报道，确认这次旋转跳跃在首次硬件尝试中即告成功。改装本身极为简单：工程师只用一个定制转接器，把市售滑板车轮直接装在Atlas原有脚踝电机上，其余硬件一律未动。波士顿动力控制工程师安迪·吴（AndyWu）明确表示，轮式Atlas不是产品，只是一个研究平台，真正目的是把全部电动执行器推到扭矩与转速的极限，检验控制方法在极限工况下的表现。

二、仿真训练与极限工况的控制方法

Atlas的控制方法结合了经典电机控制与全身强化学习（ReinforcementLearning）。研发团队先在谷歌DeepMind开发的MuJoCo物理模拟器中进行训练，再把训练好的控制策略迁移到真机上。在仿真模型里，每个车轮被当作一个可以持续旋转的脚踝，研发团队替换了原有机器人模型的双脚，并调整了奖励设置、指令范围与姿态保持方式。360度旋转跳跃的动作轨迹来自真人跳跃的动作捕捉记录，车轮在起跳前先把机身滚到合适位置，跳跃本身在首次硬件尝试中一次成功。轮式形态让控制策略必须处理行走时不会遇到的平衡与动量问题：每一次加速、转向与制动，都会让电机在全机重量下经历扭矩与转速的不同组合，研发团队还对照真机表现校准了低层控制参数与仿真中的执行器模型，让仿真结果更贴近真实硬件。

三、研究平台指向工厂落地与抗故障能力

波士顿动力表示，这次实验积累的经验已经开始反哺正常行走形态的Atlas，轮式测试暴露的控制短板，正是双足行走同样需要补强的环节。与此同时，Atlas在母公司现代汽车（Hyundai）工厂的测试也在扩大，机器人走向真实生产场景的步伐正在加快。研发团队的下一步，是研究执行器出现故障时仍能保持直立的控制策略，让机器人在部件失效的情况下也不轻易摔倒。把一台人形机器人装上滑板车轮，看似一场炫技表演，实质是一次成本极低、信息量极大的压力测试：只改一个零件，就逼出了整套控制方法的极限表现，这种思路很可能成为人形机器人研发中更常见的验证手段。

信源跟踪： 波士顿动力 | 数据时间： 北京时间 2026-11-10