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腾讯发布首个全自研机器狗Max,有腿又有轮,会“拜年讨红包”

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2021年03月03日 07:54

编者按:本文来自腾讯科技,36氪经授权发布。

 

3月2日,腾讯正式发布首个软硬件全自研的多模态四足机器人Max,其采用创新性的足轮融合一体式设计,有腿又有轮,不仅拥有“崎岖路面走得稳,平坦路面跑得快”的特长,还能双腿站立“拜年讨红包”。Max首次实现了从四足到双足的站立、移动,能完成后空翻、摔倒自恢复等高难度动作,达到了行业领先水平。

这也是腾讯Robotics X实验室继会走梅花桩的机器狗Jamoca和自平衡自行车之后又一科研进展,腾讯在机器人移动能力上的研究不断深入,逐步实现技术上的突破,为应用打基础。未来机器狗将有望在机器人巡逻、安保、救援等领域发挥作用,成为人类的智能伙伴和生活助手。

有腿又有轮,走得稳还能跑得快

足式运动和轮式运动是当前机器人移动能力研究的两大主流方向。

就像大自然中的足腿动物,足式机器人更灵活,他们能跑、能跳、能爬楼梯、能翻越障碍,更适应复杂的地形和环境。但在现代城镇中,除了楼梯、栏杆、沟渠等障碍物,机器人更多接触的是平坦道路,此时,轮式机器人的优势更明显,能像汽车一样稳定、快速的运动。

因此,同时兼具不同移动模式的机器人无疑更灵活,实验室在努力提升机器人的多模态移动能力,就像“变形金刚”,能够根据需要自如地切换形态,以此完成更复杂的任务,目前已有多种足轮融合的技术方案面世。

腾讯机器狗Max采用了腾讯Robotics X实验室自研的足轮融合方案,原创性地融合了足式与轮式运动模态。从硬件上的机械和电路设计,到软件上的系统框架和控制算法创新,使得Max既有腿、又有轮,可以灵活切换,并有较好的平衡能力,在崎岖路面走得稳,在平坦路面跑得快,更契合人类社会的现实环境。

 

 

软硬件三大创新,攻坚核心通用能力

为了实现这一特性,腾讯Robotics X实验室在硬件设计和软件研发上进行了众多创新。

在本体设计上,传统的足轮融合方案是在足底增加额外的轮毂电机,该方案使得足式机器人的腿变得“笨重”,行走起来不够顺畅,灵活性也会有所降低。

为了解决这一难题,腾讯Robotics X实验室提出了一种离合式足轮一体化机构设计方案,通过增加一个质量仅约20g的微型直线电机,使得膝关节电机可同时作为足式和轮式运动的驱动源,在基本不增加腿部惯量的同时,实现了机器狗的足轮多模态运动。同时,该设计方案使得Max在轮式运动下的能耗相比传统的足轮融合方案降低了约50%[i]。

腾讯Robotics X实验室还设计了一种特殊的轮式结构,将机器狗轮式运动的速度提升数倍,最高可达25公里/小时。

依托于腾讯自研的软硬件系统框架,机器狗Max拥有敏锐的“神经系统”,实现了亚毫秒级力控,大大降低了软硬件系统延迟,让它面对外界的响应能力得到提升,反应更快。

在运动规划与控制算法上,Max既延续了腾讯Robotics X实验室第一只机器狗Jamoca的鲁棒控制算法,又不断创新,拥有了更发达的“小脑”。不仅能得心应手地完成足式移动、后空翻等常规动作,还首次实现了四足到双轮站立的炫酷演示,在站立后甚至能使用前腿进行简单地操作任务,如抱球、按按钮,甚至还能“讨红包”。

针对足式运动,Max基于自研的鲁棒控制算法,平均计算耗时小于0.3ms,拥有摔倒自行恢复的技能,即使遭受大冲击摔倒,也能自行恢复正常运行状态,大大提高了机器人的实用性与可靠性。

针对轮式运动,Max综合了NLMPC(Nonlinear Model Predictive Control,非线性模型预测控制)算法、QP(Quadratic Programming)优化、柔顺控制算法,完成了从趴地状态到双轮站立的起摆、平衡抗扰、落地控制。

相比于目前市面上仅使用双轮完成平衡的移动设备,Max拥有多个关节,不仅在控制难度上更具挑战性,在站立后的演示场景上更具多样性。双轮站立“解放”了四足机器人的前腿,扩展了其操作空间,使得Max未来拥有更广阔的应用空间。

腾讯Robotics X实验室主攻移动、灵巧操作和智能体三大机器人核心通用技术的研究与应用。其中,移动能力被认为是机器人最核心、也是最基本的能力之一,决定了机器人能去到什么场景,做什么事情,未来有什么样的想象力。

实验室移动技术框架包含本体设计、感知、运动规划与控制,以及融合这三者的整机系统设计与搭建等四大模块,他们分别可理解为机器人的躯干、眼睛、大脑,以及各“器官”协调的能力。

未来,腾讯 Robotics X 还将持续在机器人移动能力上深入探索,逐步实现从基础能力到自研能力再到落地能力的突破,让机器人助力人类更美好的生产生活。

[i] 此处能耗指机械COT 计算方法及对比数据参考文献如下:[1] Bjelonic M, Bellicoso C D, Tiryaki M E, et al. Skating with a force controlled quadrupedal robot, IROS, 201

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