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有腿又有輪,會「拜年討紅包」!騰訊釋出第一個全自研機器狗Max

2021-03-03知識

【新智元導讀】 騰訊正式釋出第一個軟硬體全自研的多模態四足機器人。讓我們來看看這條狗,有多與眾不同?

3月2日,騰訊正式釋出第一個軟硬體全自研的多模態四足機器人Max,其采用創新性的足輪融合一體式設計,有腿又有輪,不僅擁有「崎嶇路面走得穩,平坦路面跑得快」的特長,還能雙腿站立「拜年討紅包」。

Max首次實作了從四足到雙足的站立、移動,能完成後空翻、摔倒自恢復等高難度動作,達到了行業領先水平。

這也是騰訊Robotics X實驗室繼會走梅花樁的機器狗Jamoca和自平衡自由車之後又一科研進展,騰訊在機器人移動能力上的研究不斷深入,逐步實作技術上的突破,為套用打基礎。未來機器狗將有望在機器人巡邏、安保、救援等領域發揮作用,成為人類的智慧夥伴和生活助手。

有腿又有輪,走得穩還能跑得快

足式運動和輪式運動是當前機器人移動能力研究的兩大主流方向。

就像大自然中的足腿動物,足式機器人更靈活,他們能跑、能跳、能爬樓梯、能翻越障礙,更適應復雜的地形和環境。但在現代城鎮中,除了樓梯、欄桿、溝渠等障礙物,機器人更多接觸的是平坦道路,此時,輪式機器人的優勢更明顯,能像汽車一樣穩定、快速的運動。

因此,同時兼具不同移動模式的機器人無疑更靈活,實驗室在努力提升機器人的多模態移動能力,就像「變形金剛」,能夠根據需要自如地切換形態,以此完成更復雜的任務,目前已有多種足輪融合的技術方案面世。

騰訊機器狗Max采用了騰訊Robotics X實驗室自研的足輪融合方案,原創性地融合了足式與輪式運動模態。從硬體上的機械和電路設計,到軟體上的系統框架和控制演算法創新,使得Max既有腿、又有輪,可以靈活切換,並有較好的平衡能力,在崎嶇路面走得穩,在平坦路面跑得快,更契合人類社會的現實環境。

軟硬體三大創新,攻堅核心通用能力

為了實作這一特性,騰訊Robotics X實驗室在硬體設計和軟體研發上進行了眾多創新。

在本體設計上,傳統的足輪融合方案是在足底增加額外的輪轂電機,該方案使得足式機器人的腿變得「笨重」,行走起來不夠順暢,靈活性也會有所降低。

為了解決這一難題,騰訊Robotics X實驗室提出了一種離合式足輪一體化機構設計方案,透過增加一個品質僅約20g的微型直線電機,使得膝關節電機可同時作為足式和輪式運動的驅動源,在基本不增加腿部慣量的同時,實作了機器狗的足輪多模態運動。同時,該設計方案使得Max在輪式運動下的能耗相比傳統的足輪融合方案降低了約50%。

騰訊Robotics X實驗室還設計了一種特殊的輪式結構,將機器狗輪式運動的速度提升數倍,最高可達25公裏/小時。

依托於騰訊自研的軟硬體系統框架,機器狗Max擁有敏銳的「神經系統」,實作了亞毫秒級力控,大大降低了軟硬體系統延遲,讓它面對外界的響應能力得到提升,反應更快。

在運動規劃與控制演算法上,Max既延續了騰訊Robotics X實驗室第一只機器狗Jamoca的魯棒控制演算法,又不斷創新,擁有了更發達的「小腦」。不僅能得心應手地完成足式移動、後空翻等常規動作,還首次實作了四足到雙輪站立的炫酷演示,在站立後甚至能使用前腿進行簡單地操作任務,如抱球、按按鈕,甚至還能「討紅包」。

針對足式運動,Max基於自研的魯棒控制演算法,平均計算耗時小於0.3ms,擁有摔倒自行恢復的技能,即使遭受大沖擊摔倒,也能自行恢復正常執行狀態,大大提高了機器人的實用性與可靠性。

針對輪式運動,Max綜合了NLMPC(Nonlinear Model Predictive Control,非線性模型預測控制)演算法、QP(Quadratic Programming)最佳化、柔順控制演算法,完成了從趴地狀態到雙輪站立的起擺、平衡抗擾、落地控制。

相比於目前市面上僅使用雙輪完成平衡的行動裝置,Max擁有多個關節,不僅在控制難度上更具挑戰性,在站立後的演示場景上更具多樣性。雙輪站立「解放」了四足機器人的前腿,擴充套件了其操作空間,使得Max未來擁有更廣闊的套用空間。

騰訊Robotics X實驗室主攻移動、靈巧操作和智慧體三大機器人核心通用技術的研究與套用。其中,移動能力被認為是機器人最核心、也是最基本的能力之一,決定了機器人能去到什麽場景,做什麽事情,未來有什麽樣的想象力。

實驗室移動技術框架包含本體設計、感知、運動規劃與控制,以及融合這三者的整機系統設計與搭建等四大模組,他們分別可理解為機器人的軀幹、眼睛、大腦,以及各「器官」協調的能力。

未來,騰訊 Robotics X 還將持續在機器人移動能力上深入探索,逐步實作從基礎能力到自研能力再到落地能力的突破,讓機器人助力人類更美好的生產生活。

此處能耗指機械COT 計算方法及對比數據參考文獻如下:[1] Bjelonic M, Bellicoso C D, Tiryaki M E, et al. Skating with a force controlled quadrupedal robot, IROS, 201