北京人形機器人創(chuàng)新中心開源運控框架Tien Kung-Lab 填補行業(yè)空白
7月7日，北京人形機器人創(chuàng)新中心發(fā)布了開源運動控制框架Tien Kung-Lab，將機器人馬拉松冠軍的運控算法面向行業(yè)開源，填補了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(yè)、物流和特種作業(yè)等高復雜環(huán)境下的規(guī)?；瘧锰峁┝撕诵幕A技術支撐。
Tien Kung-Lab是一套基于Isaaclab開發(fā)的開源強化學習運動控制算法框架，融合了前沿的強化學習技術和人體運動數(shù)據(jù)，旨在讓人形機器人實現(xiàn)自然、高效、穩(wěn)定的運動控制。此前，在全球首屆人形機器人馬拉松比賽中，搭載該運控算法的天工Ultra以2時40分42秒跑完21.0975公里，奪得全球首個人形機器人馬拉松冠軍。
該方法首次結(jié)合了模仿學習與強化學習的優(yōu)勢，基于Adversarial Motion Prior（AMP）風格化獎勵機制，通過引入動作捕捉數(shù)據(jù)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(wěn)定性和高泛化性，同時保留了與人類高度相似的姿態(tài)。Tien Kung-Lab所開源的針對人形機器人的步態(tài)獎勵，可讓開發(fā)者快速訓練出走路、跑步等策略。
為了幫助開發(fā)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(xiàn)了訓練環(huán)境中深度圖和激光雷達點云的快速準確獲取，使仿真環(huán)境下從感知到運動的端到端訓練成為可能。此外，Tien Kung-Lab支持在高保真物理引擎MuJoCo上進行Sim2Sim交叉驗證，實現(xiàn)從訓練到交叉驗證的無縫遷移。
目前，Tien Kung-Lab已在天工2.0全尺寸人形機器人上實現(xiàn)了具備高泛化性能的行走與奔跑，并在Open X-Humanoid開源社區(qū)、Github、Gitee等平臺開放下載，加速了全球人形機器人運動控制算法的研發(fā)迭代與生態(tài)構(gòu)建。
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