騰訊發(fā)布四足機器人Max二代版本，梅花樁上完成跳躍、空翻

依托于機器人視覺(jué)定位、地形識別、全向六自由度運動(dòng)規劃、高精度模型預測控制等技術(shù)，Max能夠對復雜地形進(jìn)行精確識別。

8月8日，騰訊正式發(fā)布Max二代機器人（以下簡(jiǎn)稱(chēng)Max）。記者獲悉，Max能夠在梅花樁上完成旋轉踏步、單樁跳躍、雙輪站立等高難度動(dòng)作。同時(shí)，過(guò)樁速度達到“前輩”Jamoca的4倍。

依托于機器人視覺(jué)定位、地形識別、全向六自由度運動(dòng)規劃、高精度模型預測控制等技術(shù)，Max能夠對復雜地形進(jìn)行精確識別，并且根據地形實(shí)時(shí)想好步子，避免踩歪、打滑、摔倒等風(fēng)險。通過(guò)梅花樁復雜地形場(chǎng)景，以及精確落點(diǎn)跳躍等條件設置，成功驗證了Max對復雜地形的適應能力。

據了解，Max是由騰訊Robotics X實(shí)驗室自研的多模態(tài)四足機器人，采用原創(chuàng )的腿輪一體的本體設計，實(shí)現了“崎嶇路面走得穩，平坦路面跑得快”。相比一代，Max在視覺(jué)感知、軌跡規劃、運動(dòng)控制等方面實(shí)現技術(shù)創(chuàng )新，標志著(zhù)騰訊在機器人靈敏運動(dòng)研究上取得了新的突破。

Max展現靈敏運動(dòng)能力 完成空翻下樁等高難度動(dòng)作

在騰訊Robotics X實(shí)驗室為Max設置的測試場(chǎng)景中，Max需要快速通過(guò)一個(gè)陣列全長(cháng)10米，高0.8米（約為Max身高2倍）高低起伏的梅花樁陣列。

想要順利通過(guò)這一復雜地形，Max面對的挑戰重重。首先，Max需要實(shí)時(shí)地形識別、建圖，以應對密集細桿梅花樁這種復雜并帶有輕微晃動(dòng)的地形。

看準地形后，Max需要根據地形規劃適合的運動(dòng)軌跡，自動(dòng)調整俯仰、側身與轉向，從而適應高低起伏的地形。

官方發(fā)布的視頻中，Max在極端地形中展現出極好的動(dòng)作控制能力，能夠精準感知到自身和梅花樁的位置，找準樁面中心，動(dòng)作連貫，落點(diǎn)準確，在窄小的樁面完成了快速行走、踏步旋轉、單樁跳躍、雙輪站立等一系列動(dòng)作。

從結果來(lái)看，Max在持續高頻的沖擊條件下，定位精度累計誤差小于1%，地形識別精度小于2cm。

為更好保障Max力控精準度，騰訊Robotics X實(shí)驗室在機器人移動(dòng)能力和機身本體設計上都做了改良。Max具備觸地檢測能力，可準確判斷足端觸地狀態(tài)，進(jìn)行質(zhì)心軌跡規劃與柔順力控，避免身體的大幅度振蕩以及足端觸地后的反彈，確保落地平穩與運動(dòng)流暢。

同時(shí)，Max的機身本體在2021年版本基礎上，完成了結構和電氣系統的大量?jì)?yōu)化，能夠應對跑、跳、翻等高動(dòng)態(tài)動(dòng)作產(chǎn)生的持續強力沖擊，保證了本體的穩定性和可靠性。

除移動(dòng)表現的進(jìn)步之外，Max在運動(dòng)效率方面也有顯著(zhù)提升。Max在完成跳躍、空翻等高難度動(dòng)作時(shí)，可規劃出最省力的運動(dòng)軌跡，即如何讓所需的驅動(dòng)力最小化。

具體來(lái)講，Max可以根據目標跳躍距離、跳躍高度以及關(guān)節力矩限制等條件，計算出最優(yōu)的跳躍軌跡，兼容四腳跳（Pronking）和雙腳跳（Bounding）等步態(tài)。

自研模型算法、深度強化學(xué)習讓Max動(dòng)作更靈動(dòng)

騰訊Robotics X實(shí)驗室于2018年成立，致力推進(jìn)人機協(xié)作的下一代機器人研究，打造虛擬世界到真實(shí)世界的載體與連接器。目前實(shí)驗室研究方向包括作為機器人基礎技術(shù)的感知能力，以及靈敏運動(dòng)、靈巧操控、智能體三大支柱技術(shù)，致力于智能協(xié)作機器人。

據官方介紹，Max原創(chuàng )性地融合了機器人腿式與輪式運動(dòng)模態(tài)，從硬件上的機械和電路設計，到軟件上的系統框架和控制算法創(chuàng )新，使得Max在崎嶇路面走得穩，在平坦路面跑得快，更契合人類(lèi)社會(huì )的現實(shí)環(huán)境。

此次的梅花樁升級挑戰是騰訊輪腿融合機器人靈敏運動(dòng)技術(shù)的進(jìn)一步突破。依托于團隊自研的單目視覺(jué)慣性定位、全新的六維全向運動(dòng)實(shí)時(shí)規劃、非線(xiàn)性軌跡優(yōu)化、高精度模型預測控制等算法的支持，實(shí)現了更高精度的身體位置與姿態(tài)控制。

為更好完成跳躍、空翻等高動(dòng)態(tài)動(dòng)作所帶來(lái)的對機器人控制精度的挑戰，團隊結合離線(xiàn)最優(yōu)跳躍軌跡規劃及實(shí)時(shí)平衡運動(dòng)軌跡規劃，自研了模型預測控制算法（Chietal.,ALinearizationofCentroidalDynamicsfortheModel-PredictiveControlofQuadrupedRobots,ICRA2022）。

與此同時(shí)，騰訊Robotics X實(shí)驗室也正利用深度強化學(xué)習等AI技術(shù)，推進(jìn)機器人智能研究，讓機器人在虛擬環(huán)境中自主學(xué)習，更好地適應復雜環(huán)境的變化。

不同于預先設計好規則之后做重復任務(wù)的工業(yè)機器人，騰訊RoboticsX實(shí)驗室更關(guān)注機器人的自主特性研究，目的就是要在有很大不確定性的動(dòng)態(tài)環(huán)境里，能夠實(shí)現機器人的自主判斷、自主決策，并自主完成任務(wù)。

據實(shí)驗室研究人員介紹，基于深度強化學(xué)習與sim2real等技術(shù)，Max用幾個(gè)小時(shí)就能初步學(xué)會(huì )自然靈動(dòng)的步態(tài)。

作為騰訊Robotics X實(shí)驗室自研的多模態(tài)四足機器人移動(dòng)技術(shù)平臺，Max的相關(guān)新技術(shù)與算法同時(shí)具備良好的遷移性，為實(shí)驗室研發(fā)其他類(lèi)型的移動(dòng)機器人、適配潛在應用場(chǎng)景沉淀技術(shù)與經(jīng)驗。

未來(lái)，騰訊Robotics X實(shí)驗室還將在機器人行業(yè)做全方位、多領(lǐng)域的探索，向人機共存、共創(chuàng )、共贏(yíng)的未來(lái)不斷邁進(jìn)。

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！