人民網北京7月9日電（記者池夢蕊）7月7日，北京人形機器人創新中心正式發布開源運動控制框架Tien Kung-Lab，將機器人馬拉鬆冠軍的運控算法面向行業開源，填補高性能人形機器人運動控制框架在開源領域的空白，為工業場景、物流場景與特種作業場景等高復雜環境下規模化應用提供核心基礎技術支撐。

Tien Kung-Lab是一套基於Isaaclab開發的開源強化學習運動控制算法框架，該框架融合前沿的強化學習技術和人體運動數據，旨在讓人形機器人實現自然、高效、穩定的運動控制。在此前進行的全球首屆人形機器人馬拉鬆比賽中，搭載該運控算法的天工Ultra以2時40分42秒跑完21.0975公裡，奪得全球首個人形機器人馬拉鬆冠軍。

該方法首次融合了模仿學習與強化學習的優勢，基於Adversarial Motion Prior（AMP）風格化獎勵機制，通過引入動作捕捉數據作為先驗，讓人形機器人在走路、跑步等移動中具備面對復雜地形的高穩定性和高泛化性的同時，還保留了與人類高度相似的姿態。Tien Kung-Lab所開源的針對人形機器人的步態獎勵，可讓開發者快速地訓練出走路、跑步等策略。

為了幫助開發者更方便地進行感知策略訓練，此次開源的算法框架，改進了相關的光線追蹤技術，實現了訓練環境中深度圖和激光雷達點雲的快速准確獲取，讓仿真環境下從感知到運動的端到端訓練成為可能。同時，Tien Kung-Lab支持在高保真物理引擎MuJoCo進行Sim2Sim交叉驗証，可實現從訓練到交叉驗証的無縫遷移。

目前，Tien Kung-Lab已在天工2.0全尺寸人形機器人上實現了具備高泛化性能的行走與奔跑，並在Open X-Humanoid開源社區、Github、Gitee等平台開放下載，加速全球人形機器人運動控制算法的研發迭代與生態構建。

分享讓更多人看到