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    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

    本文作者: 嘉嘉 2022-08-08 10:20
    導語:騰訊Max二代花式穿越梅花樁,展現(xiàn)復雜地形精準通行能力

    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、高精度模型預測控制等技術,Max能夠?qū)碗s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、摔倒等風險。通過梅花樁復雜地形場景,以及精確落點跳躍等條件設置,成功驗證了Max對復雜地形的適應能力。

    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)技術創(chuàng)新,標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,以應對密集細桿梅花樁這種復雜并帶有輕微晃動的地形。

    看準地形后,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,能夠精準感知到自身和梅花樁的位置,找準樁面中心,動作連貫,落點準確,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力控精準度,騰訊Robotics X實驗室在機器人移動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年版本基礎上,完成了結(jié)構和電氣系統(tǒng)的大量優(yōu)化,能夠應對跑、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)目標跳躍距離、跳躍高度以及關節(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、深度強化學習讓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技術的感知能力,以及靈敏運動、靈巧操控、智能體三大支柱技術,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習等AI技術,推進機器人智能研究,讓機器人在虛擬環(huán)境中自主學習,更好地適應復雜環(huán)境的變化。

    不同于預先設計好規(guī)則之后做重復任務的工業(yè)機器人,騰訊RoboticsX實驗室更關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。

    據(jù)實驗室研究人員介紹,基于深度強化學習與sim2real等技術,Max用幾個小時就能初步學會自然靈動的步態(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平臺,Max的相關新技術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、適配潛在應用場景沉淀技術與經(jīng)驗。

    未來,騰訊 Robotics X實驗室還將在機器人行業(yè)做全方位、多領域的探索,向人機共存、共創(chuàng)、共贏的未來不斷邁進。


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