6月4日消息，昨天，腾讯旗下Robotics X实验室发布最新轮腿式机器人Ollie（奥利）。据悉，Ollie兼具轮式结构和腿部能力，能完成跳跃、360度空翻等高难度动作，有望在拓展感知、负载等各功能模块后走进更多生活场景。

  Ollie是腾讯Robotics X实验室发布的第四代机器人。去年11月，腾讯发布最新四足移动机器人Jamoca和自平衡轮式移动机器人；在今年3月，该实验室发布的首个软硬件全自研、实现腿和轮自动切换的多模态四足机器人Max，两次都引发了广泛关注。

  事实上，足式运动和轮式运动是当前机器人移动能力研究的两大主流方向。因此，腾讯Robotics X实验室发布的几款机器人产品的运动方式，基本都属于行业普遍研究级别，但对于该实验室团队来说，Ollie的发布是一个里程碑式事件。

  不过，就目前来看，腾讯发布的轮腿式机器人依旧逃脱不了学术、小众的疑问，包括波士顿动力机器人在内的这些追求技术先进性的“论文型”智能机器人，距离商业化依然很遥远。

  “我们希望能统筹基础研究、逐步攻克核心关键技术、最终构建一个系统、完备、高效的技术创新体系。”腾讯Robotics X 实验室团队去年11月在接受钛媒体App采访时表示，其希望能够通过深入探索机器人的通用能力，为虚拟到真实世界搭建一个有力的桥梁。

  腾讯Robotics X实验室成立于2018年3月15日，由著名计算机视觉和多媒体技术专家，现任腾讯AI Lab主任张正友领导。该实验室主攻移动、灵巧操作和智能体三大机器人核心通用技术，并聚焦于多模态移动机器人的研发。与通用AI、AI+医疗并称腾讯AI领域的三大核心战略。

  实验室移动技术框架包含机械设计、感知、运动规划及控制，以及融合这三者的整机系统模块设计与搭建等四大模块，他们分别可理解为机器人的躯干、眼睛、大脑，以及各“器官”协调的能力。

  2020年11月20日，腾讯公布了其在移动机器人研究方面的新进展：国内首个能完成走梅花桩复杂挑战的四足移动机器人Jamoca，以及自平衡轮式移动机器人首次对外亮相。

  基于自研的机器人控制技术，腾讯Robotics X实验室为Jamoca打造了一个能应对复杂环境的智能大脑。这个大脑让Jamoca能行走、小跑和跳跃，并赋予了它自主定位和避障的能力，最终达到了极高的技术标准——误差1厘米内的感知定位、依据环境进行的10毫秒级路线KHz实时力矩控制、梅花桩中心点1厘米内的落脚误差，以及全系统的高度协同。

  （注：Jamoca完成的挑战由高60厘米、呈20斜面角度的台阶和邻桩最大高度差16厘米、间距不等的梅花桩两部分组成。）

  据介绍，为了让Jamoca利用感知系统实时感知到的机器人本体及梅花桩位置信息，并基于质心动力学构建优化问题，实现在线的质心轨迹生成和落脚点规划。在保证机器人的四条腿可以安全地踏到下一步的梅花桩的同时，腾讯Robotics X实验室团队利用数据算法优化出一条本体移动长度最短、综合耗力最小的运动轨迹，并能在线持续地进行上述运动规划。

  “腾讯Robotics X在自研Jamoca的过程中，实现了对移动机器人技术原理的深入理解和创新性实现。我们在理论上推导准确的运动学和动力学模型，并构建不同的优化问题求解感知、规划和控制中相对应问题的最优解，同时保证算法的精确度，有效性，实时性和鲁棒性等。”腾讯Robotics X实验室团队向钛媒体App透露，Jamoca本体由国内团队（云深处科技公司）打造，实验室对感知系统来进行了自主的设计改装，该实验室主攻研究算法驱动，并非设计制造机器人本体。

  也就是说，腾讯Robotics X实验室团队重点研究的是算法与系统集成，更多是在软件层面。

  而自平衡轮式移动机器人，在传统轮式移动机器人基础上，增加了动量轮及其电机驱动系统，使得机器人能在静止及行进状态下均保持平衡不倒。而且依靠平衡算法，即使受到一定的外界干扰，腾讯自平衡轮式移动机器人仍旧能在保持自平衡状态的同时，实现平稳地向前行驶。

  “算法自研的Jamoca正是基于腾讯在感知、运动规划与控制两方面的研究成果，实现了系统性的集成融合，让Jamoca成为了国内首个能完成走梅花桩复杂挑战的四足机器人。而整机自研的自平衡轮式移动机器人则可以视作腾讯在机器人的机械设计和整机系统模块设计与搭建方向能力上的一个里程碑项目。”腾讯团队向钛媒体App表示。

  近七个月后的今天，腾讯再度发布旗下第四款机器人Ollie，同时其也是该团队研发的第二款轮腿式机器人（wheel-legged robot）。

  在滑行和跳跃能力上，新的Ollie机器人采用“适应性地应用非线度自由转体，S线极限滑行等高难度动作，跳上40厘米台阶，垂直起跳可最高达60厘米。同时，其采用机器人全身动力学，有效控制机器人的全身姿态，提升抗外界干扰能力，面对实验击打可以稳住不倾倒，较为平稳地实现上坡下梯。

  在计算能力上，Ollie能够事先规划运动轨迹，从而得到整个运动的关节电机位置、速度和关节力矩的参考值序列，以实现前空翻动作。

  据腾讯介绍，目前其负载第三条臂实现的相关技能还处于初步探索阶段，已实现在三轮稳定模态下搭载机械臂，完成简单操作任务。

  腾讯Robotics X实验室团队对钛媒体App表示，这些技术具有通用的价值和意义，它的在线环境感知、最优运动规划和实时运动控制等能力，可为后续研究机器人适应复杂的现实环境提供了很好的参考价值。

  根据赛迪顾问近日发布的一项多个方面数据显示，受新冠疫情影响，2020年中国服务机器人市场规模达到人民币283.8亿元，同比增长37.4％，预计到2023年市场规模将达到751.8亿元；而据中国电子学会及IFR数据统计，预计到2023年，中国工业机器人市场规模将突破人民币630万元。

  尽管上述多个方面数据显示出整个机器人商用未来市场发展的潜力巨大，但就目前来看，包括波士顿动力机器人、腾讯Ollie机器人在内的这些“论文型”智能机器人，距离大范围商用化落地依然很遥远。背后主要有以下三个原因：

  首先，Ollie这类轮式机器人应用场景太少。众所周知，轮式、履带式机器人在行动方面对于地面的要求是很严格的，由于轮式、履带式机器人转向性能差、功耗较大, 运动控制很复杂，从而限制了应用场景的拓宽，一般仅应用于无人驾驶、无人驾驶汽车或者是载人航天领域。与此相对的，市场更看好腿(足)式机器人的发展，在运动的灵活性以及环境的适应性上比之轮式、履帯式机器人拥有更为显著的优势。

  其次是成本原因。由于技术型机器人对于关节灵活度等方面的要求更高，硬件更为定制化，加上算法、人工等，使得机器人成本价格依然居高不下。以Nao机器人为例，据了解，光是硬件成本就高达12000欧元（约人民币9万元），从而不能大范围的进入家庭，目前Nao机器人主要被用于实验室的研发技术以及一些机器人竞赛当中。同时，波士顿动力旗下的腿(足)式机器人，成本无一不在几百万美金左右。

  最后，诸多技术问题不够完善。浙江大学控制学院机器人团队负责人、科技部智能机器人重点专项专家组专家熊蓉教授此前表示，以能量消耗为例，人类的能量消耗一般都是在0.01—0.2单位，而腿（足）式机器人的能量消耗都在2以上，像ASIMO和“Big Dog”分别是2单位和15单位，而消耗大也就从另一方面代表着航时的不够长，并不足以满足未来人们的需求。

  熊蓉教授表示，在前进过程中，腿（足）式机器人是一种离散的落脚点的方式，能适应多变的地形，其多肢体、多自由度的设计可以使其根据作业要求“主动”调节身体高度，以保证身体的平衡稳定性。与此同时，当一个肢体在作业中出现故障问题，腿（足）式机器人依然能够继续运作，也就是说，它具备一个“容错性”，而这时轮式、履带式机器人没有的一个特性。

  因此在极短的时间内，人们并不那么急切需求先进的技术的机器人产品，将自身算法打磨好、除掉bug以及降低隐患风险，是诸多机器人研发团队目前所要做到的。

  随着5G+AI技术不断普及，以及国家战略的推进和产业链的发展，机器人或将开启下一场科技与产业革命，有望诞生的千亿级应用市场，特别是国内云、网、端三位一体机器人的应用市场将无限放大。

  “未来30年，第四次产业革命将会兴起，机器人行业产能将会达100亿台以上。”一位机器人公司负责人此前在接受钛媒体App采访时这样表示。

  腾讯Robotics X实验室团队强调，未来，他们还将在机器人行业做全方位、多领域的探索，向人机共存、共创、共赢的未来不断迈进。