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继特斯拉人形两足机器人引爆市场后，四足机器人的灵敏运动研究又有了新突破。

(资料图)

首个四足机器人“Max”面世不到一年半，腾讯再次发布了第二代产品(简称“Max 2.0”)，两代Max均由腾讯Robotics X实验室自研，是腿轮一体的多模态四足机器人，因为这类机器人的外形像狗，又被称为“机器狗”。

机器视觉技术是Max 2.0感知外界图像信息的重要手段，基于单目视觉惯性定位算法(视觉定位技术+地形识别技术)，Max 2.0的“眼睛”能够进行实时地形识别、建图，达到小于2cm的地形识别精度。

基于六维全向运动轨迹实时规划算法和模型预测控制算法，Max 2.0得以实时规划步伐，避免踩歪、打滑、摔倒等风险，完成旋转踏步、单桩跳跃、双轮站立等动作。

据官方介绍，Max 2.0的过桩速度达到腾讯第一代机器人(四足移动机器人 Jamoca，下图)的4倍。

值得注意的是，Max 2.0如今正利用AI技术在虚拟场景进行训练，不仅没有摔坏的风险，还能通过机器学习的方式，大大缩减在现实世界完成训练的过程、时间与成本。

目前，已有许多公司切入四足机器人领域，波士顿动力以机器狗“Spot”而闻名；去年8月10日，小米首款仿生四足机器人CyberDog(铁蛋)正式亮相；紧接着，小鹏汽车生态企业鹏行智能同年9月7日发布了全球首款可骑乘智能机器马；索尼也推出了“aibo”机器狗。另外，云深处、宇树科技、智擎、蔚蓝等一批本土初创公司正摩肩接踵。

与我们常在商场、酒店、餐厅中见到的移动机器人不同，摆脱了轮式或履带式设计的四足机器人机动性更强，具有机动灵活、反应敏捷、作业持久等特性。同时与双足机器人相比，四足机器人较高的有效载荷与极强的平衡能力，也更利于控制、设计和维护。

不过，从整个行业的发展来看，四足机器人依旧处于降低产品成本和探索应用场景阶段。尽管新产品层出不穷，如何优化机器人的基础行动能力，仍是待突破的技术难点。

从技术层面来说，四足机器人集成了动力系统部件的仿生结构设计、环境感知技术、自主控制技术、运动规划、运动控制、SLAM等多种技术的先进水平，非常适合二次开发，解锁更多功能，实现客户特殊需求。

随着机器人性能和功能的提升，机器视觉也能被加在四足机器人身上，使它获得了自主移动、避障等能力。当下，所有开发者们都在不断磨砺机器视觉技术。

例如通过场景识别技术，Spot机器狗可以每次在同一角度拍摄照片，利用机器视觉技术发现其中的变化，进而重新规划路线；

小米将手机影像的技术延伸至仿生机器人领域，CyberDog支持超感视觉探知系统，通过AI交互相机、双目超广角相机、intel RealSense D450深度摄像头打造硬件基础，通过计算机视觉，检测识别用户相关信息；

依托机器视觉能力，aibo能记住十张人脸以及房间、家具的摆放位置。

可以预见的是，随着计算机视觉、自动控制、人工智能、步态规划和能源供应等技术的不断进步，新一代“机器狗”的竞争力将进一步增强。

标签： 机器视觉 计算机视觉 移动机器人