自研机器人Max“进化”:腾讯灵敏运动研究取得新突破
21世纪经济报道 21财经APP
2022-08-08

21世纪经济报道记者白杨 北京报道

去年3月,腾讯对外发布了首个软硬件全自研的多模态四足机器人Max。当时,Max依托足轮融合一体式设计,实现了从四足到双足的站立、移动,并且能完成后空翻、摔倒自恢复等动作。

时隔一年多之后,腾讯又带来了关于Max的最新消息。8月8日,Max二代机器人(以下简称Max)正式亮相,相比第一代,现在的Max已能够在梅花桩上完成旋转踏步、单桩跳跃、双轮站立等高难度动作。

2018年,腾讯设立了Robotics X实验室,核心研究方向就是机器人,具体包括作为机器人基础技术的感知能力,以及灵敏运动、灵巧操控、智能体三大支柱技术。

目前,该实验室也有了一些研发成果,除了Max外,其还发布过机器狗Jamoca和轮腿式机器人Ollie等产品。

而此次发布的Max,在视觉感知、轨迹规划、运动控制等方面实现的技术创新,也标志着腾讯在机器人灵敏运动研究上取得了新的突破。

记者从腾讯Robotics X实验室获悉,Max能力的进化,主要得益于机器人视觉定位、地形识别、全向六自由度运动规划、高精度模型预测控制等技术的应用。

具体而言,在腾讯 Robotics X 实验室为Max设置的测试场景中,Max需要快速通过一个阵列全长10米,高0.8米的梅花桩阵列。

想要顺利通过这一复杂地形,Max首先需要实时地形识别、建图,以应对密集细杆梅花桩这种复杂并带有轻微晃动的地形。

看准地形后,Max需要根据地形规划适合的运动轨迹,自动调整俯仰、侧身与转向,从而适应高低起伏的地形。

从结果来看,Max已能够精准感知到自身和梅花桩的位置,并在窄小的桩面完成快速行走、踏步旋转、单桩跳跃、双轮站立等一系列动作。

数据显示,Max 的定位精度累计误差小于1%,地形识别精度小于2cm。

据悉,为了应对跳跃、空翻等高动态动作带来的对机器人控制精度的挑战,腾讯 Robotics X实验室结合离线最优跳跃轨迹规划及实时平衡运动轨迹规划,自研了模型预测控制算法。

与此同时,实验室也利用深度强化学习等AI技术,推进机器人智能研究,让机器人在虚拟环境中自主学习,更好地适应复杂环境的变化。

据实验室研究人员介绍,不同于预先设计好规则之后做重复任务的工业机器人,腾讯RoboticsX实验室更关注机器人的自主特性研究,目的就是要在有很大不确定性的动态环境里,能够实现机器人的自主判断、自主决策,并自主完成任务。

而基于深度强化学习等技术,Max用几个小时就能初步学会自然灵动的步态。

当然,腾讯让Max走梅花桩也并非突发奇想,实际上,此前发布的机器狗Jamoca就已经可以“玩转”梅花桩。

实验室研究人员表示,让Max走梅花桩,一是要验证实验室机器人灵敏运动技术阶段性的研究成果;二是检验相关新技术与算法是否具备良好的迁移性。为实验室研发其他类型的移动机器人、适配潜在应用场景沉淀技术与经验。

目前来看,Max的实验目的已经达到。不过,从技术实验到实际场景应用,还有很长一段距离要走,而这,也将是腾讯深耕机器人行业的必经之路。

(作者:白杨 编辑:张伟贤)