テンセントは、梅の花の山の上でジャンプや宙返りができる四足ロボット「マックス」の第2世代バージョンをリリースした。

テンセントは8月8日、第2世代Maxロボット（以下、Max）を正式にリリースした。記者たちは、マックスが梅の花の山の上で回転ステップ、シングルパイルジャンプ、ダブルホイールスタンディングなどの難しい動きを実行できることを知りました。同時に、パイル通過速度は「前身」のJamocaの4倍です。

ロボットの視覚的位置決め、地形認識、全方向6自由度動作計画、高精度モデル予測制御などの技術を活用することで、Maxは複雑な地形を正確に識別し、地形に応じてリアルタイムで歩幅を計画し、踏み間違い、滑り、転倒などのリスクを回避できます。梅の花が積もった複雑な地形のシーンや、正確な着地地点ジャンプなどの条件設定を通じて、マックスの複雑な地形への適応性が検証されました。

MaxはTencent Robotics X Labが開発したマルチモーダル四足ロボットであることが判明しています。独自の脚・車輪一体型ボディ設計を採用し、「悪路でも安定して歩行し、平坦な道では速く走る」ことを実現しました。初代と比較して、Maxは視覚認識、軌道計画、動作制御などの分野で技術革新を実現し、ロボットの機敏な動作の研究においてテンセントにとって新たな躍進となった。

マックスは、宙返りやスクワットなどの難しい動きをこなす敏捷性と能力を披露した。

テンセント・ロボティクスXラボがマックスのために設定したテストシナリオでは、マックスは全長10メートル、高さ0.8メートル（マックスの身長の約2倍）のうねる梅の花の山を素早く通り抜ける必要があります。

マックスはこの複雑な地形をうまく通過するために多くの困難に直面しました。まず、マックスは、細い柱でできた密集した梅の花の山とわずかな揺れがある複雑な地形に対処するために、リアルタイムの地形認識とマッピングを実行する必要があります。

地形を特定した後、Max は地形に基づいて適切な移動軌道を計画し、起伏のある地形に適応するためにピッチ、サイド、ステアリングを自動的に調整する必要があります。

公式ビデオでは、マックスが過酷な地形でも優れたモーションコントロール能力を発揮しました。彼は自分と梅の花の山の位置を正確に感知し、山の表面の中心を見つけ、連続的かつ正確に移動し、狭い山の表面で、早歩き、足踏みと回転、一山ジャンプ、二輪立ちなどの一連の動作を完了することができました。

結果から判断すると、継続的な高頻度の衝撃条件下では、Max の測位精度の累積誤差は 1% 未満、地形認識精度は 2cm 未満です。

Max の力制御精度をより確実にするために、Tencent Robotics X Lab はロボットの可動性とボディ設計を改良しました。 Max は、地面との接触を検知し、足の地面との接触状態を正確に判断し、重心の軌道を計画して力をスムーズに制御し、足が地面に触れた後の体の大きな振動や反発を回避し、スムーズな着地とスムーズな動きを確保する機能を備えています。

同時に、2021年バージョンをベースに、Maxの車体は構造と電気システムにおいて多くの最適化が行われ、走る、ジャンプする、宙返りするなどの高ダイナミックな動きによって引き起こされる継続的で強い衝撃に対処でき、車体の安定性と信頼性を確保しています。

モバイル パフォーマンスの向上に加えて、Max ではモーション効率も大幅に向上しています。ジャンプや宙返りなどの難しい動作を完了する場合、Max は最もエネルギーを節約する動作軌道、つまり必要な駆動力を最小限に抑える方法を計画できます。

具体的には、目標ジャンプ距離、ジャンプ高さ、関節トルク制限などの条件に基づいて最適なジャンプ軌道を計算でき、プロンキングやバウンディングなどの歩行にも対応しています。

独自開発のモデルアルゴリズムと深層強化学習により、Max の機敏性が向上

Tencent Robotics X Labは2018年に設立され、人間と機械のコラボレーションを実現する次世代ロボットの研究を推進し、仮想世界から現実世界へのキャリアとコネクターを作成することに取り組んでいます。当研究室の現在の研究方向は、ロボットの基礎技術としての知覚能力、そして敏感な動作、器用な操作、知能化された身体という3つの柱となる技術を含み、当研究室は知能化された協働ロボットに取り組んでいます。

公式紹介によると、マックスはロボットの脚型と車輪型の動作モードを独自に組み合わせたものです。ハードウェアの機械設計や回路設計から、ソフトウェアのシステムフレームワークや制御アルゴリズムの革新に至るまで、Max は荒れた道でも安定して歩き、平坦な道では高速で走ることができ、より人間社会の実際の環境に沿ったものとなっています。

この梅の花柱アップグレードチャレンジは、テンセントの車輪脚融合ロボットの機敏な動きの技術におけるさらなる進歩です。チームが独自に開発した単眼視覚慣性測位、新しい6次元全方向動作リアルタイム計画、非線形軌道最適化、高精度モデル予測制御などのアルゴリズムのサポートに依存して、より高精度な体の位置と姿勢の制御を実現します。

ジャンプや宙返りなどの高ダイナミックアクションによってもたらされるロボット制御精度の課題にうまく対応するために、研究チームは、オフラインの最適ジャンプ軌道計画とリアルタイムのバランス動作軌道計画を組み合わせたモデル予測制御アルゴリズムを開発しました (Chi et al.、四足ロボットのモデル予測制御のための重心ダイナミクスの線形化、ICRA 2022)。

同時に、Tencent Robotics X Labは、深層強化学習などのAI技術を活用してロボット知能研究を推進し、ロボットが仮想環境で自律的に学習し、複雑な環境の変化にうまく適応できるようにしています。

事前に設計されたルールに従って反復的なタスクを実行する産業用ロボットとは異なり、Tencent RoboticsX Lab はロボットの自律特性の研究に重点を置いています。目的は、不確実性が非常に高い動的な環境において、ロボットが自律的に判断、決定し、タスクを完了できるようにすることです。

研究室の研究者によると、深層強化学習とsim2real技術に基づき、Maxはわずか数時間で自然で機敏な歩行を学習できるという。

Tencent Robotics X Labが開発したマルチモーダル四足ロボット移動技術プラットフォームであるMaxの関連する新技術とアルゴリズムも移植性に優れており、ラボが他のタイプの移動ロボットを開発し、潜在的なアプリケーションシナリオに適応して技術と経験を蓄積するのに役立ちます。

今後も、Tencent Robotics X Labはロボット産業のあらゆる側面と分野を探求し続け、人間と機械が共存し、共創し、共に勝利できる未来に向かって進んでいきます。