央視網消息：運動控制能力是人形機器人適應環(huán)境和執(zhí)行任務的核心技術。如同人類一樣，機器人在與物理世界進行交互時，需要對各關節(jié)進行控制，來保證運動的穩(wěn)定性和準確性。人類的運動控制需要小腦的調節(jié)，機器人的運動控制則依靠一套算法。

近日，北京人形機器人創(chuàng)新中心發(fā)布了機器人半程馬拉松冠軍“天工”的運控算法框架，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。

總臺記者 袁嘉憶：在北京人形機器人創(chuàng)新中心，我們看到“天工Ultra”在遇到臺階、斜坡、草地、碎石地、沙地等各種復雜地形的時候，都能實時調整步態(tài)，保持穩(wěn)定和優(yōu)雅，這是因為研發(fā)人員在訓練天工的運動控制算法中引入了強化學習和模仿學習機制，讓機器人具有更發(fā)達的“運動智能中樞”。

這套引入的運動控制算法框架就是“天工-Lab”，它由北京人形機器人創(chuàng)新中心自主研發(fā)，能在短時間內訓練出人形機器人面對復雜地形的自主適應能力和快速移動能力，為更多人形機器人走出實驗室，在高復雜環(huán)境中執(zhí)行任務，提供核心基礎技術支撐。

北京人形機器人創(chuàng)新中心運控部門負責人 郭宜劼：強化學習就相當于把它放在一個仿真環(huán)境當中，它自己不斷去探索，不斷迭代學習，產生了一套運動控制網絡。我們也把采集的人體運動數(shù)據放在強化學習的過程當中，這兩個方面結合在一起，就能產生又擬人又穩(wěn)定的步態(tài)。

多個全場景交互虛擬機器人訓練場開放

在具備強大運動控制能力的基礎上，人形機器人還需要在生產生活的應用場景中，執(zhí)行各類復雜物體的靈巧操作，這對具身智能模型訓練的數(shù)據量與數(shù)據采集場景提出了更高需求。近日，北京人形機器人創(chuàng)新中心還同步開放了多個支持全場景交互的虛擬機器人訓練場。

總臺記者 袁嘉憶：這里是北京人形機器人創(chuàng)新中心的數(shù)據采集基地，機器人“天工”的不少操作技能就是在這“熟能生巧”練就的。我們看到這里有起居室、客廳、廚房、商超、工廠等各類場景，平時研發(fā)人員就是在這些真實場景里去采集機器人執(zhí)行各項操作任務的真機數(shù)據。不過真實場景里能同時運行的機器人數(shù)量是有限的，為了實現(xiàn)大規(guī)模的具身智能數(shù)據采集和訓練，研發(fā)人員搭建了數(shù)字孿生仿真場景，機器人可以自由操作場景內的各類物品。

北京人形機器人創(chuàng)新中心具身智能部門負責人 車正平：一個高質量的仿真環(huán)境的搭建，要求視覺具有非常高的保真度，盡可能和實際生活、實際物理世界是一致的。我們希望物體的模型在仿真中的交互行為和真實世界中也完全一樣，就包括微波爐門的打開方式、它彈開之后的滑動距離等等。

由北京人形機器人創(chuàng)新中心與北京市建筑設計研究院聯(lián)合打造的高保真鉸接物體數(shù)字資產數(shù)據集，面向全球開發(fā)者開放了6大數(shù)字孿生機器人訓練場，并實現(xiàn)對抽屜、櫥柜、冰箱等200多種高精度可動物件的仿真。開發(fā)者可直接基于已有環(huán)境訓練，也能快速生成新鉸接物體資產，擴展仿真場景。