國(guó)產(chǎn)機(jī)器狗新秀，要“做地面的大疆”！首款四輪足商用機(jī)器人剛剛亮相

豐色 2023-09-26 14:51:12 來(lái)源：量子位

豐色 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

國(guó)產(chǎn)機(jī)器狗圈殺出一位新秀：

一只純四輪足設(shè)計(jì)的機(jī)器人來(lái)了。

不整花活，這只橙黑色小狗能從最樸素的場(chǎng)景中展示出它超凡的運(yùn)動(dòng)能力。

先給您來(lái)一段靈氣十足的“前后搓腳”：

上下樓梯？穩(wěn)步如飛，并且不需要地形圖，完全靠感知搞定：

面對(duì)一段斜坡，除了身體與坡平行，它還能身體與地平行（右）：

穿越障礙時(shí)，更是毫不費(fèi)力化身“變形金剛”，伏地前進(jìn)：

不得不說(shuō)，如此靈活的商用輪足機(jī)器狗，確實(shí)很少見(jiàn)。

輪腿優(yōu)勢(shì)合二為一

如上這只小狗，名叫W1，來(lái)自通用足式機(jī)器人公司逐際動(dòng)力LimX Dynamic。

W1本周一正式對(duì)外發(fā)布，并從下個(gè)季度就可以開(kāi)始預(yù)定。

它的落地領(lǐng)域是2B，實(shí)打?qū)嵉匾M(jìn)廠干活。

所以也沒(méi)整什么翻跟頭跳舞的花活，全部是各種地形演示。

除了上面那些，過(guò)單邊橋、上馬路牙子、磕磕絆絆的草地石板和碎石路，也都是小菜一碟（共計(jì)8種地形）。

Ps. 尤其是這個(gè)單邊橋操作，W1需要一邊腿在橋上，一邊腿在地上，但身上的水瓶可以說(shuō)紋絲不動(dòng)。

如您所見(jiàn)，W1和一眾機(jī)器狗最大的區(qū)別就是輪足設(shè)計(jì)。

并且不同于騰訊Max機(jī)器狗在關(guān)節(jié)處安輪子的方式，W1直接將普通的原始足部換成了四個(gè)非常顯眼的圓輪。

為什么這么做？

逐際動(dòng)力創(chuàng)始人張巍博士解釋：

目前普通四足機(jī)器人落地的一大限制因素是續(xù)航，因?yàn)椴还苊鎸?duì)什么地形，它都只能一步一步地蹬地前進(jìn)。

而這可以說(shuō)是非常耗電。那么在實(shí)際工廠中，它可能動(dòng)不動(dòng)就“趴窩”了。

另一方面，續(xù)航上不去，四足機(jī)器人的負(fù)載也會(huì)極其受限。

給機(jī)器狗安上四個(gè)大輪子，大幅提升它的移動(dòng)效率，可以一并解決這些痛點(diǎn)。

不過(guò)，輪足混合帶來(lái)的挑戰(zhàn)（例如感知干擾、狀態(tài)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)控制）卻是成倍增加的，并且市面上還沒(méi)有特別成熟的解決方案。

具體而言，張巍博士介紹：

首先在硬件上，無(wú)端多出四個(gè)輪子的電機(jī)，每一個(gè)電機(jī)都有各種走線，各方面的驅(qū)動(dòng)都要加上去，內(nèi)部的布局都要重新設(shè)計(jì)。

但最難的還是控制算法。

如果我們只是加上輪子把它當(dāng)車開(kāi)，這件事還算簡(jiǎn)單。

但實(shí)際我們需要把輪子融合在四足機(jī)器人的整體里，進(jìn)行全身控制，就像視頻演示中所顯示的，很多動(dòng)作必須得全身、輪子、腿、姿態(tài)一起合作完成。

除了輪足融合，W1機(jī)器狗的另一大挑戰(zhàn)是基于地形的實(shí)時(shí)感知能力。

在這里，張巍博士重點(diǎn)介紹了它與自動(dòng)駕駛感知相比最大的兩個(gè)難點(diǎn)。

首先是在精度上。

自動(dòng)駕駛感知的是障礙物及周圍環(huán)境，目的是不要碰到；四足機(jī)器人則要非常精細(xì)地規(guī)劃出每一步要踩到哪里，怎么踩下去，使用多少力。這個(gè)精度至少為厘米級(jí)，而自動(dòng)駕駛避開(kāi)障礙物不超過(guò)10-20厘米就夠了。

其次是實(shí)時(shí)性。

四輪足機(jī)器人需要控制輪子的轉(zhuǎn)速有多快，而這需要實(shí)時(shí)地、根據(jù)當(dāng)時(shí)的感知反饋（比如腳踩的是什么地形）來(lái)計(jì)算出，可謂相當(dāng)復(fù)雜。相反，自動(dòng)駕駛的感知不涉及到輪子的控制。

盡管挑戰(zhàn)很大，W1團(tuán)隊(duì)還是利用他們?cè)诘匦胃兄?、?qiáng)化學(xué)習(xí)、多剛體動(dòng)力學(xué)、混雜動(dòng)力學(xué)、模型預(yù)測(cè)控制等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)和研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，開(kāi)發(fā)出了感知與控制融合的算法框架，最終在W1身上實(shí)現(xiàn)了高穩(wěn)定性、強(qiáng)實(shí)時(shí)性的控制能力。

例如上下樓梯這一場(chǎng)景，它正是完全靠感知而非盲爬才得以如此穩(wěn)健。

所謂盲爬，可以理解為設(shè)定好了程序，然后靠記憶重播爬樓動(dòng)作實(shí)現(xiàn)上樓，這個(gè)過(guò)程完全不涉及感知。

也就會(huì)導(dǎo)致爬得不穩(wěn)、不流暢，換一個(gè)高度的樓梯就更難完成了。

而有了感知，它才能確保每一步都踩在樓梯的中間。

國(guó)產(chǎn)機(jī)器狗新秀，要做“地面的大疆”

W1背后的逐際動(dòng)力，成立于2022年，base深圳，已完成天使輪融資。

盡管成立時(shí)間算年輕，但其實(shí)技術(shù)積累很深厚——

它是南科大產(chǎn)學(xué)研背景下孵化出來(lái)的一家機(jī)器人企業(yè)。

此前就在網(wǎng)上發(fā)布了很多機(jī)器狗相關(guān)的算法成果。

比如難度系數(shù)拉滿的正面下樓梯：

他的創(chuàng)始人張巍則博士畢業(yè)于普渡大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程系（本科是中科大）。

他從2005年就開(kāi)始從事機(jī)器人算法相關(guān)的研究，自2011年開(kāi)始在俄亥俄州立大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程系任助理教授（現(xiàn)在已為終身教授），并于2019年回國(guó)加入南科大。

對(duì)于逐際動(dòng)力的首款四輪足機(jī)器人，張巍博士強(qiáng)調(diào)：

W1并不是一個(gè)行業(yè)里的專機(jī)，我們要做的是一個(gè)通用型平臺(tái)，可以說(shuō)是“地面的大疆”。

即和大疆無(wú)人機(jī)一樣，我們要在地面上實(shí)現(xiàn)，無(wú)論什么地形，我們都能穩(wěn)定地從a到b。

具體從a到b這個(gè)過(guò)程中，機(jī)器人需要做什么操作，其實(shí)跟行業(yè)相結(jié)合有非常廣泛的應(yīng)用空間，我們要解決的就是一個(gè)全地形移動(dòng)的平臺(tái)。

而對(duì)于W1的商業(yè)化路徑，張博士也透露：

第一步是固定路線的巡檢，因?yàn)檫@個(gè)任務(wù)技術(shù)成熟。

至于目前的定位為什么還是移動(dòng)平臺(tái)，他表示：

機(jī)器人本質(zhì)上就解決兩個(gè)能力，一個(gè)是移動(dòng)，一個(gè)是操作。

在移動(dòng)能力上，我認(rèn)為四足機(jī)器人現(xiàn)在是沒(méi)有完全解決的，即還沒(méi)有做到全地形+敏捷移動(dòng)。這就是我們?yōu)槭裁聪氤蔀椤暗孛娴拇蠼薄?/p>

至于操作能力，則要跟機(jī)械臂扯上關(guān)系。

最后，被問(wèn)及現(xiàn)在最缺什么人才時(shí)，張博士脫口而出：

懂硬件的AI人才。