四足移動機器人，更常見的一個名字是機器狗。騰訊 Robotics X 實驗室在外部提供的本體之上，基于自研的機器人控制技術(shù)，為Jamoca 打造了一個能應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境的智能大腦。這個大腦讓 Jamoca 能行走、小跑和跳躍，并賦予了它自主定位和避障的能力。

此次 Jamoca 完成的挑戰(zhàn)由高60厘米、呈20°斜面角度的臺階和鄰樁最大高度差16厘米、間距不等的梅花樁兩部分組成。

據(jù)騰訊 Robotics X 實驗室研究員介紹，和國際上其他四足機器人走木塊的場景比較，此次 Jamoca 所挑戰(zhàn)的梅花樁落腳面積更小、高度更高，并有臺階的組合，實現(xiàn)的難度要更大。

其中，考驗機器人移動能力的難點主要有兩個：理解梅花樁的排布（包括位置和高度）、選擇最佳落腳點及路線并穩(wěn)定精準(zhǔn)地行走（落腳到梅花樁中心點）。

這正對應(yīng)了實驗室在移動技術(shù)方面鉆研的的兩個核心技術(shù)模塊：感知、運動規(guī)劃與控制；同時二者通過實驗室的另一核心技術(shù)模塊：整機系統(tǒng)設(shè)計與搭建，實現(xiàn)了系統(tǒng)性的集成融合。

從 Jamoca 挑戰(zhàn)的結(jié)果看，騰訊 Robotics X 實驗室已經(jīng)達到了極高的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)——誤差1厘米內(nèi)的感知定位、根據(jù)環(huán)境進行的10毫秒級路線規(guī)劃、基于動力學(xué)的1KHz實時力矩控制、梅花樁中心點1厘米內(nèi)的落腳誤差，以及全系統(tǒng)的高度協(xié)同。

在精準(zhǔn)環(huán)境感知方面，Jamoca 創(chuàng)新性地實現(xiàn)了魯棒的眼腳標(biāo)定，并利用RGB-D相機對周圍環(huán)境進行實時的感知。通過特征點匹配的方式，對 Jamoca 自身的運動軌跡進行在線跟蹤，并將基于視覺的定位信息與基于運動學(xué)的里程計信息和 IMU（Inertial measurement unit，慣性測量單元）數(shù)據(jù)進行融合，提高了定位追蹤的精度和頻率。同時利用算法識別和提取出臺階和梅花樁的表面區(qū)域范圍和中心點位置，將定位和識別的數(shù)據(jù)進行融合，從而重建出整個三維運動場景。

在最優(yōu)運動線路規(guī)劃和實時的運動控制方面，Jamoca 基于感知系統(tǒng)實時感知到的機器人本體及梅花樁位置信息，基于質(zhì)心動力學(xué)，實現(xiàn)在線的質(zhì)心軌跡生成和落腳點規(guī)劃。在保證機器人的四條腿可以安全地踏到下一步的梅花樁的同時，優(yōu)化出一條本體移動長度最短、綜合耗力最小的運動軌跡，并且可以在線持續(xù)地進行上述運動規(guī)劃。

同時，基于實時的本體狀態(tài)估計，Jamoca能夠結(jié)合質(zhì)心動力學(xué)模型來構(gòu)建優(yōu)化問題，實時求解機器人足端所需的地面反作用力，并結(jié)合反饋控制實現(xiàn)精準(zhǔn)魯棒的實時力控，可完成行走、對角小跑以及跳躍等的運動控制。

不同于預(yù)先設(shè)計好規(guī)則之后做重復(fù)的運動的工業(yè)機器人，Robotics X 實驗室更關(guān)注機器人有意識、有判斷的自主特性研究，目的就是要在有很大不確定性的動態(tài)環(huán)境里，能夠?qū)崿F(xiàn)機器人的自主判斷、自主決策，并自主完成任務(wù)。

現(xiàn)階段，Jamoca 主要用于實驗室內(nèi)部科研實驗。它的在線環(huán)境感知、最優(yōu)運動規(guī)劃和實時運動控制等能力，未來將幫助騰訊其他機器人產(chǎn)品更好地適應(yīng)復(fù)雜的現(xiàn)實環(huán)境。

靜止、行進均能自主保持平衡的輪式機器人

此次一同亮相的，還有一款自平衡輪式移動機器人，也可稱之為自平衡自行車，是騰訊 Robotics X實驗室的首個整機自研機器人。

它在傳統(tǒng)輪式移動機器人的基礎(chǔ)上，增加了動量輪及其電機驅(qū)動系統(tǒng)，使得機器人可以在靜止及行進狀態(tài)下均保持平衡不倒。

它的控制能力又可以細(xì)分為行進中的動態(tài)自平衡和停止行進時的靜態(tài)自平衡。行進中的動態(tài)自平衡是依靠前把轉(zhuǎn)動進而帶動車身的轉(zhuǎn)動實現(xiàn)，而停止行進時的靜態(tài)自平衡則采用動量輪力矩平衡技術(shù)，應(yīng)用角動量守恒的原理實現(xiàn)自平衡控制。

依靠平衡算法，即使受到一定的外界干擾，騰訊自平衡輪式移動機器人仍然可以在保持自平衡狀態(tài)的同時，實現(xiàn)平穩(wěn)地向前行駛。

機器人在不同的路面狀況下，例如遇到上下坡時，也都表現(xiàn)出了較好的運動能力和平衡性能。甚至對于行駛路徑上存在特定約束的情況，比如沿著獨木橋行駛的場景，它也能從容應(yīng)對。

在此前舉行的機器人行業(yè)國際頂會IROS2020上，騰訊 Robotics X 實驗室發(fā)布的兩篇平衡控制方向的Oral論文，就來自于該機器人項目。

IROS由IEEE（電氣和電子工程師協(xié)會）和RSJ（日本機器人學(xué)會）共同舉辦，是機器人領(lǐng)域三大國際頂級會議之一，今年的主題為Consumer Robots and Our Future，接收來自機器人與人工智能、機器人視覺、傳感器、云機器人等相關(guān)領(lǐng)域的研究。

在第一項研究《自平衡輪式移動機器人的非線性平衡控制：設(shè)計與實驗》中，騰訊 Robotics X 實驗室與紐約大學(xué)合作研究了自平衡輪式移動機器人的動靜態(tài)平衡控制的穩(wěn)定性問題。

在傳統(tǒng)輪式移動機器人的基礎(chǔ)上，騰訊Robotics X 實驗室增加了動量輪和電機驅(qū)動系統(tǒng)，使用了級聯(lián)與阻尼配置的無源控制（Interconnectionand Damping Assignment – Passivity Based Control, IDA-PBC）方法，并應(yīng)用李雅普諾夫理論從理論上證明了自平衡輪式移動機器人的閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性。

此外，實驗室還在自建平臺上證明了新控制器效果良好，能讓機器人保持自平衡，并有一定的抗外界干擾能力。

而在另一項研究《自平衡輪式移動機器人平衡的增益規(guī)劃控制器設(shè)計》中，不同于傳統(tǒng)方法將靜態(tài)和動態(tài)平衡區(qū)分對待，研究團隊建立了可以同時描述輪式移動機器人動態(tài)特性和靜態(tài)特性的統(tǒng)一的數(shù)學(xué)模型。

基于同一個模型，動態(tài)平衡和靜態(tài)平衡對不同驅(qū)動輸入的依賴程度不同，無法使用同樣的控制參數(shù)。因此，研究團隊使用基于增益規(guī)劃（Gain Scheduling）的控制方法。該控制方法可在兩種情況下都保持輪式機器人的平衡，這一點在理論和實驗中都得到證明。

移動機器人的技術(shù)框架

騰訊 Robotics X 實驗室主攻機器人移動、靈巧操作和智能體等三大核心通用技術(shù)的研究與應(yīng)用。

其中，移動是機器人最基礎(chǔ)的能力之一，此次發(fā)布的兩項進展就屬于移動方向。

而移動方向又可分為四個技術(shù)模塊：機械設(shè)計、感知、運動規(guī)劃與控制、整機系統(tǒng)設(shè)計與搭建。通俗的說，前三者分別是機器人的軀干、眼睛和大腦，最后一項則是它的各“器官”協(xié)調(diào)的能力。

算法自研的 Jamoca 正是結(jié)合了騰訊在感知、運動規(guī)劃與控制兩方面的研究成果。而整機自研的自平衡輪式移動機器人則可以視作騰訊在機器人的機械設(shè)計和整機系統(tǒng)設(shè)計與搭建方向能力上的一個里程碑項目。

騰訊 Robotics X 與騰訊 AI Lab 實驗室主任張正友博士表示：“移動或運動能力，是機器人最核心、也是最基本的能力之一，決定了它能去到什么場景，做什么事情，未來有什么樣的想象力。我們很高興能看到這兩項進展，并將繼續(xù)深入探索機器人的通用能力，為虛擬到真實世界搭建一個有力的橋梁?！?/p>

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