依托于机器人视觉定位、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，Max 在复杂地形可精确走位通行。
8 月 8 日，腾讯正式发布第二代四足机器人 “Max”。据官方介绍，Max 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，过桩速度达到 “前辈” Jamoca 的 4 倍。
通过 “梅花桩” 复杂地形场景测试，成功验证了 Max 灵敏运动能力。依托于视觉定位、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，Max 能够对复杂地形进行精确识别，并且能够精确踩点通行，且同时拥有更强的抗压防摔和学习能力。
据了解，Max 是由腾讯 Robotics X 实验室自研的多模态四足机器人，相比一代，Max 在视觉感知、轨迹规划、运动控制等方面实现技术创新。
在学梅花桩的测试场景中，Max 首先基于单目视觉惯性定位算法（视觉定位技术 + 地形识别技术）对实时地形识别、建图，以应对这一复杂地形。
在实时识别三维地形的同时，Max 依靠六维全向运动轨迹实时规划算法，优化出包含位置与姿态的六自由度运动轨迹，来自动调整俯仰、侧身与转向，从而适应高低起伏的地形。
为了提高动作难度，Max 依托模型预测控制算法在窄小的桩面完成了快速行走、踏步旋转、单桩跳跃、双轮站立、空翻下桩木等一系列动作。
就结果而言，Max 在持续高频的冲击条件下，定位精度累计误差小于 1%，地形识别精度小于 2cm。
同时，Max 完成了结构和电气系统的大量优化，能够应对跑、跳、翻等高动态动作产生的持续强力冲击，保证了本体的稳定性和可靠性。
据实验室研究人员介绍，基于深度强化学习与 sim2real 等技术，Max 可以在几个小时以内就能初步学会自然灵动的步态。
Max 的相关新技术与算法同时具备良好的迁移性，为实验室研发其他类型的移动机器人、适配其他应用场景沉淀技术与经验。比如视觉定位技术， 未来可以运用到无人机和自动驾驶等场景，辅助机器做出前行决策；再比如地形识别技术，可以运用到一些极端的灾害场景中，翻越障碍，替代人类去做些非常危险的工作。
