两年前，它从云深处出发，今天会踩梅花桩啦｜绝影的最新消息

11月20日，腾讯公布了其在移动机器人研究方面的新进展：四足移动机器人 Jamoca首次对外亮相。

Jamoca 的本体是基于云深处的绝影硬件系统技术开发与承载，由腾讯 Robotics X 实验室打造了智慧大脑，有了感知、运动规划到控制能力，成为国内首个能完成走梅花桩复杂挑战的四足机器人。

四足移动机器人 Jamoca ：能走、能跑、能跳，可挑战梅花桩复杂地形

腾讯 Robotics X 实验室在云深处科技提供的本体之上，基于自研的机器人控制技术，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。

此次 Jamoca 完成的挑战由高60厘米、呈20°斜面角度的台阶和相邻最大高度差16厘米、间距不等的梅花桩两部分组成。

据腾讯 Robotics X 实验室研究员介绍，和国际上其他四足机器人走木块的场景比较，此次 Jamoca 所挑战的梅花桩落脚面积更小、高度更高，并有台阶的组合，实现的难度要更大。

其中，考验机器人移动能力的难点主要有两个：理解梅花桩的排布（包括位置和高度）、选择最佳落脚点及路线并稳定精准地行走（落脚到梅花桩中心点）。

这正对应了实验室在移动技术方面钻研的的两个核心技术模块：感知、运动规划与控制；同时二者通过实验室的另一核心技术模块：整机系统设计与搭建，实现了系统性的集成融合。

从 Jamoca 挑战的结果看，腾讯 Robotics X 实验室已经达到了极高的技术标准——误差1厘米内的感知定位、根据环境进行的10毫秒级路线规划、基于动力学的1KHz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。

在精准环境感知方面，Jamoca 创新性地实现了鲁棒的眼脚标定，并利用RGB-D相机对周围环境进行实时的感知。通过特征点匹配的方式，对 Jamoca 自身的运动轨迹进行在线跟踪，并将基于视觉的定位信息与基于运动学的里程计信息和 IMU（Inertial measurement unit，惯性测量单元） 数据进行融合，提高了定位追踪的精度和频率。同时利用算法识别和提取出台阶和梅花桩的表面区域范围和中心点位置，将定位和识别的数据进行融合，从而重建出整个三维运动场景。

在最优运动线路规划和实时的运动控制方面，Jamoca 基于感知系统实时感知到的机器人本体及梅花桩位置信息，基于质心动力学，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，优化出一条本体移动长度最短、综合耗力最小的运动轨迹，并且可以在线持续地进行上述运动规划。

同时，基于实时的本体状态估计，Jamoca 能够结合质心动力学模型来构建优化问题，实时求解机器人足端所需的地面反作用力，并结合反馈控制实现精准鲁棒的实时力控，可完成行走、对角小跑以及跳跃等的运动控制。

不同于预先设计好规则之后做重复的运动的工业机器人，Robotics X 实验室更关注机器人有意识、有判断的自主特性研究，目的就是要在有很大不确定性的动态环境里，能够实现机器人的自主判断、自主决策，并自主完成任务。

现阶段，Jamoca 主要用于实验室内部科研实验。它的在线环境感知、最优运动规划和实时运动控制等能力，未来将帮助腾讯其他机器人产品更好地适应复杂的现实环境。

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