要“做地面的大疆”！国产机器狗新秀：不整活儿、只玩硬的

  除了上面那些，过单边桥、上马路牙子、磕磕绊绊的草地石板和碎石路，也都是小菜一碟（共计8种地形）。

  Ps. 尤其是这个单边桥操作，W1需要一边腿在桥上，一边腿在地上，但身上的水瓶可以说纹丝不动。

  并且不同于腾讯Max机器狗在关节处安轮子的方式，W1直接将普通的原始足部换成了四个非常显眼的圆轮。

  目前普通四足机器人落地的一大限制因素是续航，因为不管面对什么地形，它都只能一步一步地蹬地前进。

  不过，轮足混合带来的挑战（例如感知干扰、状态估计和运动控制）却是成倍增加的，并且市面上还没有特别成熟的解决方案。

  首先在硬件上，无端多出四个轮子的电机，每一个电机都有各种走线，各方面的驱动都要加上去，内部的布局都要重新设计。

  但实际我们应该把轮子融合在四足机器人的整体里，进行全身控制，就像视频演示中所显示的，很多动作必须得全身、轮子、腿、姿态共同合作完成。

  无人驾驶感知的是障碍物及周围环境，目的是不要碰到；四足机器人则要非常精细地规划出每一步要踩到哪里，怎么踩下去，使用多少力。这个精度至少为厘米级，而无人驾驶避开障碍物不超过10-20厘米就够了。

  四轮足机器人需要控制轮子的转速有多快，而这需要实时地、根据当时的感知反馈（比如脚踩的是什么地形）来计算出，可谓相当复杂。相反，自动驾驶的感知不涉及到轮子的控制。

  尽管挑战很大，W1团队还是利用他们在地形感知、强化学习、多刚体动力学、混杂动力学、模型预测控制等领域的学术和研发经验，开发出了感知与控制融合的算法框架，最终在W1身上实现了高稳定性、强实时性的控制能力。

  所谓盲爬，能够理解为设定好了程序，然后靠记忆重播爬楼动作实现上楼，这样的一个过程完全不涉及感知。

  他从2005年就开始从事机器人算法相关的研究，自2011年开始在俄亥俄州立大学电气与计算机工程系任助理教授（现在已为终身教授），并于2019年回国加入南科大。

  W1并不是一个行业里的专机，我们要做的是一个通用型平台，能够说是“地面的大疆”。

  即和大疆无人机一样，我们要在地面上实现，无论什么地形，我们都能稳定地从a到b。

  具体从a到b这样的一个过程中，机器人需要做什么操作，其实跟行业相结合有十分普遍的应用空间，我们要解决的就是一个全地形移动的平台。

  在移动能力上，我认为四足机器人现在是没有完全解决的，即还没做到全地形+敏捷移动。这就是我们为什么想成为“地面的大疆”。