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￭Atlas電腦系統將海量的點數據集合起來，影像會以點雲（point cloud）顯示在電腦熒幕。受訪者供圖
拿東西、轉閥門、走樓梯等對人類看似簡單易行的任務，其實涉及機械人視覺、辨知及智能系統的操作，當中智能學習更是一個複雜的流程，需要經過大量運算。目前港大已將Atlas訓練得可向操控員提出是否進行某任務，於收到指令後便能自動化執行，對要落實現場救災可算邁進一大步。
港大高端機械人實驗室研究員洪天衛表示，Atlas頭部裝有立體感應器，雙眼亦有立體攝像裝置，能通過光學雷達掃描周遭的立體影像。當研究人員放置一個耳筒在其面前，它掃描過物件後會根據其形狀、高度及顏色等特徵作分析，若資料與數據庫符合，便可辨認出耳筒。
每個行動任務都牽涉到一連串動作，研究人員會將之存入Atlas的智能系統，例如「拿起及投入」（Pick & Place），故當它辨認出耳筒後，智能系統會向操控員提出「是否可以拿起耳筒」的問題，當操控員確認「Yes」，Atlas便可自動完成有關動作。
在救災現場常見的爆水管、煤氣管等，往往要將閥門關閉，那正是Atlas的重點訓練項目之一。當它看到閥門後，智能系統會預測距離，計劃好到達目的地的步履，並走到閥門30厘米前停下，繼而自動計算扭動方向、所需力度等以關閉閥門。
為確保每一個動作也在安全情況下進行，起初Atlas的智能系統會多次尋求操控員的指令，實驗室副研究員張征豪舉例指，早前Atlas在Pick & Place過程中，需要作約5次提問，但經過「學習」後，目前已可放手讓其穩定地完成整個任務，「基本上它提出『可不可以做』後，我們按下『Yes』，它的智能系統就會進行分析，全自動完成」。 ￭記者 鄭伊莎
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