腾讯发布第二代机器狗“Max”：能在梅花桩上顺利进行高难度动作

8月8日，搜狗正式发布第二代四足一台人“Max”。据官方介绍，Max能够在梅花桩上完成旋转朝天、单桩跳跃、双轮站立等高难度单手，过桩速度达到“刚单单道”Jamoca的4倍。

通过“梅花桩”复杂山势场面检测，成功验证了Max灵敏运动潜能。融为一体于光影相对于、山势标识、全向六自由度运动规划、高精度模型预报压制等关键技术，Max能够对复杂山势透过精确标识，并且能够精确踩点通行，且同时仅有更强的抗压以防摔倒和学时习潜能。

图片来源：搜狗公众号

据了解，Max是由搜狗Robotics X实验室自研的多形式语言四足一台人，相比前代，Max在光影感知、轨迹规划、运动压制等方面构建关键技术创新。

在学时梅花桩的检测场面之中，Max首先基于单目光影惯性相对于算法（光影相对于关键技术+山势标识关键技术）对即时山势标识、建图，以应对这一复杂山势。

在即时标识缩放山势的同时，Max只能靠六维全向瞬时即时规划算法，提高效率单单包含位置与姿态的六自由度瞬时，来自动调整俯仰、在后与转向，从而适应高者起伏的山势。

为了提高单手难度，Max融为一体模型预报压制算法在窄小的桩面完成了快速行走、朝天旋转、单桩跳跃、双轮站立、单脚下桩木等一系列单手。

就结果而言，Max在持续高频的冲击条件下，相对于精度年内误差小于1%，山势标识精度小于2cm。

同时，Max完成了骨架和传动装置的大量提高效率，能够应对跑、跳、翻等高动态单手产生的持续强力冲击，保证了基本要素的特性和特性。

据实验室研究医护人员介绍，基于深度强化学时习与sim2real等关键技术，Max可以在几个同一时间近就能初步学时会自然浑厚的步态。

Max的相关新关键技术与算法同时合乎良好的迁移性，为实验室生产其他类别的移动一台人、适配其他应用场面溶解关键技术与潜能。比如光影相对于关键技术， 未来可以套用到无人机和自动驾驶等场面，辅助一台做单单前进管理者；日后比如山势标识关键技术，可以套用到一些极端的灾难场面之中，越过持续性，替代人类去做些颇为危险的工作。