自研机器人Max“进化”：腾讯灵敏运动科学研究取得新突破

上次3月，谷歌全面公布了首个软硬件全自研的多模态四足机械Max。当时，Max依托足轮融合一体式内部设计，做到了从四足到双足的站立、短时间移动，并且能顺利完成后空翻、摔倒自恢复等手部。

阔别一年多便，谷歌又造就了关于Max的最新消息。8月8日，Max二代机械（请注意简称Max）迟至出场，相比第一代，现在的Max已并能在梅花桩上顺利完成滑动朝天、单桩跳跃、双轮站立等高难度手部。

2018年，谷歌设了Robotics X分析所，核心分析一段距离就是机械，基本包括作为机械坚实新技术的听觉能够，以及速度快群众运动、灵巧倚靠、智能体三大支柱新技术。

目前，该分析所也有了一些研发成果，除了Max外，其还公布过机器狗Jamoca和轮腿式机械Ollie等产品。

而此次公布的Max，在光影听觉、轨迹工程建设、群众飞轮等多方面做到的新新技术，也标志着谷歌在机械速度快群众运动分析上赢取了新的突破。

记者从谷歌Robotics X分析所获悉，Max能够的进化，主要归功于机械光影定位、地形地貌标识、全向六自由度群众运动工程建设、全球定位系统仿真预测操控等新技术的运用。

基本而言，在谷歌 Robotics X 分析所为Max设置的测试布景中，Max无需短时间通过一个段长10米、高0.8米的梅花桩阵列。

希望顺利通过这一十分复杂地形地貌，Max首先无需同步地形地貌标识、建图，以应对分散细杆梅花桩这种十分复杂并具有轻微晃动的地形地貌。

看准地形地貌后，Max无需根据地形地貌工程建设适合的群众运动轨迹，操作者缩减转动、侧身与继续发展，从而适应性优劣起伏的地形地貌。

从结果来看，Max已并能精准听觉到自身和梅花桩的右方，并在狭小的桩面顺利完成短时间走动、朝天滑动、单桩跳跃、双轮站立等一系列手部。

数据显示，Max 的定位精度合计误差大于1%，地形地貌标识精度大于2cm。

据悉，为了应对跳跃、空翻等高动态手部造就的对机械操控精度的挑战，谷歌 Robotics X分析所结合离线最优跳跃轨迹工程建设及同步平衡群众运动轨迹工程建设，自研了仿真预测操控算法。

与此同时，分析所也利用深度大幅提高修习等AI新技术，推进机械智能分析，让机械在虚拟生态中实质上修习，更为好地适应性十分复杂生态的变化。

据分析所分析人员介绍，不同于预先内部设计好比赛规则便做减法战斗任务的工业机械，谷歌Robotics X分析所更为关注机械的实质上特性分析，借以就是要在有很大不确定性的动态生态里，并能做到机械的实质上断定、实质上决策，并实质上顺利完成战斗任务。

而基于深度大幅提高修习等新技术，Max用几个小时就能初步总会自然有如的步态。

当然，谷歌让Max走梅花桩也并非突发奇想，基本上，此前公布的机器狗Jamoca就仍然可以“玩转”梅花桩。

分析所分析人员问到，让Max走梅花桩，一是要验证分析所机械速度快群众运动新技术更进一步的分析成果；二是筛选之外新新技术与算法是否具备良好的迁移性。为分析所研发其他类型的短时间移动机械、适配器潜在运用布景沉淀新技术与经验。

目前来看，Max的实验借以仍然达致。不过，从新技术实验到实际布景运用，还有较长一段距离要走，而这，也将是谷歌深耕机械产业的必经之路。

（作者：燕子 校对：张伟贤）

责任校对：李科峰 ST030

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