騰訊發佈第二代機器狗 “Max”：能在梅花樁上完成高難度動作

8 月 8 日，騰訊正式發佈第二代四足機器人 “Max”。據官方介紹，Max 能夠在梅花樁上完成旋轉踏步、單樁跳躍、雙輪站立等高難度動作，過樁速度達到 “前輩” Jamoca 的 4 倍。

通過 “梅花樁” 複雜地形場景測試，成功驗證了 Max 靈敏運動能力。依託於視覺定位、地形識別、全向六自由度運動規劃、高精度模型預測控制等技術，Max 能夠對複雜地形進行精確識別，並且能夠精確踩點通行，且同時擁有更強的抗壓防摔和學習能力。

據瞭解，Max 是由騰訊 Robotics X 實驗室自研的多模態四足機器人，相比一代，Max 在視覺感知、軌跡規劃、運動控制等方面實現技術創新。

在學梅花樁的測試場景中，Max 首先基於單目視覺慣性定位算法（視覺定位技術 + 地形識別技術）對實時地形識別、建圖，以應對這一複雜地形。

在實時識別三維地形的同時，Max 依靠六維全向運動軌跡實時規劃算法，優化出包含位置與姿態的六自由度運動軌跡，來自動調整俯仰、側身與轉向，從而適應高低起伏的地形。

為了提高動作難度，Max 依託模型預測控制算法在窄小的樁面完成了快速行走、踏步旋轉、單樁跳躍、雙輪站立、空翻下樁木等一系列動作。

就結果而言，Max 在持續高頻的衝擊條件下，定位精度累計誤差小於 1%，地形識別精度小於 2cm。

同時，Max 完成了結構和電氣系統的大量優化，能夠應對跑、跳、翻等高動態動作產生的持續強力衝擊，保證了本體的穩定性和可靠性。

據實驗室研究人員介紹，基於深度強化學習與 sim2real 等技術，Max 可以在幾個小時以內就能初步學會自然靈動的步態。

Max 的相關新技術與算法同時具備良好的遷移性，為實驗室研發其他類型的移動機器人、適配其他應用場景沉澱技術與經驗。比如視覺定位技術， 未來可以運用到無人機和自動駕駛等場景，輔助機器做出前行決策；再比如地形識別技術，可以運用到一些極端的災害場景中，翻越障礙，替代人類去做些非常危險的工作。