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> AI新趋势 > 人形机器人运动控制新突破：天工实验室开源框架引领行业变革
北京人形机器人创新中心近日正式发布开源运动控制框架Tien Kung-Lab，这一突破性技术将机器人马拉松冠军的核心运控算法面向全行业开放。该框架基于强化学习技术开发，旨在让人形机器人实现更加自然、高效的运动控制，为整个机器人产业带来新的发展机遇。
Tien Kung-Lab是一套基于Isaaclab开发的开源强化学习运动控制算法框架，该框架融合了前沿的强化学习技术和人体运动数据，专门为人形机器人设计。简单来说，就像给机器人安装了一个"智慧大脑"，让它能够学会像人类一样自然地行走、奔跑。[[0]](#__0)
这个框架的核心在于模仿人类的学习过程。就像小孩学走路一样，机器人通过不断的尝试和调整，逐渐掌握平衡和运动技巧。不同的是，机器人可以在虚拟环境中进行数百万次的"练习"，大大缩短了学习时间。[[1]](#__1)
该框架最大的创新在于改进了相关的光线追踪技术，实现了训练环境中深度图和激光雷达点云的快速准确获取。这意味着机器人不仅能"看到"周围环境，还能理解环境的三维结构，从而做出更精准的运动决策。[[2]](#__2)
更重要的是，这套系统实现了从感知到运动的端到端训练，让仿真环境下的训练效果能够直接应用到真实世界中，大大提高了训练效率和实用性。
在全球首届人形机器人半程马拉松比赛中，搭载Tien Kung-Lab算法的天工Ultra机器人以2小时40分42秒的成绩跑完21.0975公里，夺得全球首个人形机器人马拉松冠军。这一成绩不仅展示了技术的成熟度，更证明了该框架的实际应用价值。[[3]](#__3)
与传统的遥控操作不同，天工Ultra使用了无线领航技术完成跟随导航和长程路径规划，依托自身搭载的运控算法实现自主运动。这意味着机器人不需要人工干预，就能在复杂环境中自主完成长距离运动任务。[[0]](#__0)
| 技术特点 | Tien Kung-Lab框架 | 传统控制方法 |
|---|---|---|
| 学习方式 | 强化学习自主训练 | 人工编程控制 |
| 适应性 | 自动适应环境变化 | 需要重新编程 |
| 运动自然度 | 接近人类运动模式 | 机械化动作 |
此次开源发布填补了高性能人形机器人运动控制框架在开源领域的空白，为整个行业提供了宝贵的技术资源。对于中小企业和研究机构来说，这意味着他们可以直接使用这套成熟的算法，大大降低了技术门槛和研发成本。[[1]](#__1)
从行业发展角度看，开源策略将加速人形机器人技术的普及和应用。就像当年Android系统的开源推动了智能手机行业的快速发展一样，Tien Kung-Lab的开源也有望推动人形机器人行业进入新的发展阶段。[[2]](#__2)
基于这套框架，人形机器人可以在多个领域发挥作用：
对于想要使用这套框架的开发者来说，需要具备一定的机器学习基础和机器人学知识。不过，由于框架的开源特性，开发者可以通过社区资源和文档逐步学习和掌握相关技术。
建议初学者从以下几个方面入手：
A: 该框架主要针对双足人形机器人设计，特别适合需要进行复杂地面运动的机器人。不过，其核心算法思想也可以扩展应用到其他类型的移动机器人上。
A: 由于涉及大量的强化学习训练，建议使用配备高性能GPU的计算机。对于实际部署，机器人需要具备足够的计算能力来运行实时控制算法。
A: 具体的开源协议需要查看官方发布的许可证条款。一般来说，开源项目都允许商业使用，但可能需要遵守特定的条件和要求。
A: 该框架在运动自然度和环境适应性方面表现突出，特别是在长距离运动控制方面已经得到了实际验证。同时，开源策略也为国内外开发者提供了更好的技术获取途径。
随着人工智能技术的不断发展，人形机器人的运动控制将朝着更加智能化和自主化的方向发展。Tien Kung-Lab框架的开源只是一个开始，未来我们可能会看到更多类似的技术突破。
预计在未来几年内，基于强化学习的运动控制技术将在以下方面取得更大进展：
北京人形机器人创新中心发布的Tien Kung-Lab开源运动控制框架，不仅展示了中国在人形机器人技术方面的领先地位，更为全球机器人产业的发展贡献了宝贵的技术资源。通过开源策略，这项技术将惠及更多的研究者和开发者，推动整个行业向前发展。随着技术的不断完善和应用场景的扩展，我们有理由相信，人形机器人将在不久的将来真正走进我们的日常生活，成为人类社会不可或缺的重要伙伴。对于关注机器人技术发展的人们来说，现在正是了解和学习这项技术的最佳时机。
版权说明：
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