奔跑秘笈共享!人形机器人“天工”运控核心技术向行业开放
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今年4月勇夺全球首个人形机器人“半马”冠军的“天工”,面向行业免费开放了其在运动控制上的核心技术。近日,北京人形机器人创新中心发布了开源运动控制框架TienKung-Lab,其中就包括“天工”的奔跑秘笈。
如同人类需要稳健行走才能劳动,强大的运动控制能力是人形机器人执行各类产业任务的前提。运动控制相当于人类小脑发挥的作用,也是人形机器人从实验室迈向规模化应用的重要门槛。“天工”之所以能以2时40分42秒跑完21.0975公里,就得益于运动控制的核心技术。
与传统人形机器人运动控制采取的动力学方法、强化学习两条路都不同,“天工”采用的是北京人形机器人创新中心研发的“强化模仿学习”新法子:先“吸收”人类运动过程中关节变化等各种数据并进行模仿,再在仿真环境中边跑边成长,在摸索和试错中学习。
这一方法首次融合了模仿学习与强化学习的优势,让人形机器人在走路、跑步等移动中面对复杂地形的稳定性更高、适应能力更强,还保留了与人类高度相似的优雅姿态。
TienKung-Lab是一套开源强化学习运动控制算法框架。该框架融合前沿的强化学习技术和人体运动数据,能让人形机器人实现自然、高效、稳定的运动控制。为了帮助开发者更方便感知策略训练,此次开源的算法框架,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,让仿真环境下从感知到运动的“端到端”训练成为可能。
自去年4月首度亮相,“天工”的运动控制算法不断迭代,今年还基于视觉的感知行走,完成了全球首例百级台阶攀登实验,实现了无磕碰、不踩棱、不踏空地跨越连续多级楼梯和35厘米大高差台阶,奔跑时速也由6公里/小时提高至12公里/小时,并能在雪地等高难度地形中高速奔跑。
人形机器人马拉松比赛中,更是让TienKung-Lab经历了超长赛程和真实路况的挑战,在运动控制层面保证了“天工Ultra”每一次迈步与落地的稳定、准确,跨越了真实道路中凸起、凹陷、减速带、细小石子等随机干扰,最终实现了顺利完赛。
“天工”运控算法面向行业开源,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,将缩短其他人形机器人跨地形高速泛化移动的开发周期。
“开源之后,其他的开发者就可以根据自己的需求进行二次开发。”北京人形机器人创新中心开源社区负责人董建宇解释了“天工”之所以技术开源的原因:开源之后,天工的运动控制技术就可以在不同开发者的场景里进行训练,适应更复杂的地形,完成更复杂的动作和任务;众多开发者加入进来,也能加速天工运动控制算法在工业场景、物流场景、特种作业场景等高复杂环境下规模化应用。按照开源社区的协议,其他开发者也会将二次开发的代码反哺给社区,共同扩大人形机器人的技术生态。
运动控制的秘笈向行业开放后,其他人形机器人是否会“追”上“天工”?
“天工的运动控制能力会不断升级和迭代。开源之后,我们收到更真实的一线反馈,看到真实场景里的更多需求,倒逼着天工不断进行技术创新和突破,不断实现技术上的领先。”董建宇说,天工的运动控制框架也会随着技术的迭代,不断开源新的版本。
当前,TienKung-Lab已在OpenX-Humanoid开源社区、Github、Gitee等平台开放下载。

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中信证券:站在全球敞口视角去评价基本面 来源:中信证券研究 文|裘翔 刘春彤 高玉森 杨家骥 张铭楷 陈泽平 随着未来更多上市公司从国内敞口转向全球敞口,尤其是在制造环节中国企业不断将份额转化为定价权,传统的基于国内库存周期的经济分析已经不能全面刻画市场基本面状态