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

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

依托于機器人視覺定位、地形識別、全向六自由度運動規(guī)劃、高精度模型預(yù)測控制等技術(shù)，Max能夠?qū)?fù)雜地形進行精確識別，并且根據(jù)地形實時想好步子，避免踩歪、打滑、摔倒等風(fēng)險。通過梅花樁復(fù)雜地形場景，以及精確落點跳躍等條件設(shè)置，成功驗證了Max對復(fù)雜地形的適應(yīng)能力。

據(jù)了解，Max是由騰訊Robotics X實驗室自研的多模態(tài)四足機器人，采用原創(chuàng)的腿輪一體的本體設(shè)計，實現(xiàn)了“崎嶇路面走得穩(wěn)，平坦路面跑得快”。相比一代，Max在視覺感知、軌跡規(guī)劃、運動控制等方面實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，標(biāo)志著騰訊在機器人靈敏運動研究上取得了新的突破。

Max展現(xiàn)靈敏運動能力 完成空翻下樁等高難度動作

在騰訊 Robotics X 實驗室為Max設(shè)置的測試場景中，Max需要快速通過一個陣列全長10米，高0.8米（約為Max身高2倍）高低起伏的梅花樁陣列。

想要順利通過這一復(fù)雜地形，Max面對的挑戰(zhàn)重重。首先，Max需要實時地形識別、建圖，以應(yīng)對密集細桿梅花樁這種復(fù)雜并帶有輕微晃動的地形。

看準(zhǔn)地形后，Max需要根據(jù)地形規(guī)劃適合的運動軌跡，自動調(diào)整俯仰、側(cè)身與轉(zhuǎn)向，從而適應(yīng)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(xiàn)出極好的動作控制能力，能夠精準(zhǔn)感知到自身和梅花樁的位置，找準(zhǔn)樁面中心，動作連貫，落點準(zhǔn)確，在窄小的樁面完成了快速行走、踏步旋轉(zhuǎn)、單樁跳躍、雙輪站立等一系列動作。

從結(jié)果來看，Max在持續(xù)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(zhǔn)度，騰訊Robotics X實驗室在機器人移動能力和機身本體設(shè)計上都做了改良。Max具備觸地檢測能力，可準(zhǔn)確判斷足端觸地狀態(tài)，進行質(zhì)心軌跡規(guī)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(wěn)與運動流暢。

同時，Max的機身本體在2021年版本基礎(chǔ)上，完成了結(jié)構(gòu)和電氣系統(tǒng)的大量優(yōu)化，能夠應(yīng)對跑、跳、翻等高動態(tài)動作產(chǎn)生的持續(xù)強力沖擊，保證了本體的穩(wěn)定性和可靠性。

除移動表現(xiàn)的進步之外，Max在運動效率方面也有顯著提升。Max在完成跳躍、空翻等高難度動作時，可規(guī)劃出最省力的運動軌跡，即如何讓所需的驅(qū)動力最小化。

具體來講，Max可以根據(jù)目標(biāo)跳躍距離、跳躍高度以及關(guān)節(jié)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(xí)讓Max動作更靈動

騰訊Robotics X實驗室于2018年成立，致力推進人機協(xié)作的下一代機器人研究，打造虛擬世界到真實世界的載體與連接器。目前實驗室研究方向包括作為機器人基礎(chǔ)技術(shù)的感知能力，以及靈敏運動、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(jù)官方介紹，Max原創(chuàng)性地融合了機器人腿式與輪式運動模態(tài)，從硬件上的機械和電路設(shè)計，到軟件上的系統(tǒng)框架和控制算法創(chuàng)新，使得Max在崎嶇路面走得穩(wěn)，在平坦路面跑得快，更契合人類社會的現(xiàn)實環(huán)境。

此次的梅花樁升級挑戰(zhàn)是騰訊輪腿融合機器人靈敏運動技術(shù)的進一步突破。依托于團隊自研的單目視覺慣性定位、全新的六維全向運動實時規(guī)劃、非線性軌跡優(yōu)化、高精度模型預(yù)測控制等算法的支持，實現(xiàn)了更高精度的身體位置與姿態(tài)控制。

為更好完成跳躍、空翻等高動態(tài)動作所帶來的對機器人控制精度的挑戰(zhàn)，團隊結(jié)合離線最優(yōu)跳躍軌跡規(guī)劃及實時平衡運動軌跡規(guī)劃，自研了模型預(yù)測控制算法（Chi et al., A Linearization of Centroidal Dynamics for the Model-Predictive Control of Quadruped Robots, ICRA 2022）。

與此同時，騰訊Robotics X實驗室也正利用深度強化學(xué)習(xí)等AI技術(shù)，推進機器人智能研究，讓機器人在虛擬環(huán)境中自主學(xué)習(xí)，更好地適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的變化。

不同于預(yù)先設(shè)計好規(guī)則之后做重復(fù)任務(wù)的工業(yè)機器人，騰訊RoboticsX實驗室更關(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態(tài)環(huán)境里，能夠?qū)崿F(xiàn)機器人的自主判斷、自主決策，并自主完成任務(wù)。

據(jù)實驗室研究人員介紹，基于深度強化學(xué)習(xí)與sim2real等技術(shù)，Max用幾個小時就能初步學(xué)會自然靈動的步態(tài)。

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

未來，騰訊 Robotics X實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)、共贏的未來不斷邁進。