北京人形机器人创新中心发布开源运动控制框架 Tien Kung-Lab

近日，北京人形机器人创新中心正式发布了一项重要的开源运动控制框架——Tien Kung-Lab。这一框架的发布，不仅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，更为人形机器人在工业、物流、特种作业等高复杂环境下的规模化应用提供了核心基础技术支撑。

运动控制能力作为人形机器人从实验室迈向实际应用的关键技术之一，一直备受关注。而Tien Kung-Lab正是一套基于Isaaclab开发的开源强化学习运动控制算法框架。它融合了前沿的强化学习技术和人体运动数据，旨在让人形机器人实现更加自然、高效、稳定的运动控制。

值得一提的是，在不久前进行的全球首届人形机器人马拉松比赛中，搭载了Tien Kung-Lab运控算法的天工Ultra机器人以出色的表现夺得了冠军。它用时2小时40分42秒跑完了21.0975公里，这一成绩不仅展示了该算法的优越性，也证明了人形机器人在运动控制方面的巨大潜力。

Tien Kung-Lab的独特之处在于它首次融合了模仿学习与强化学习的优势。基于Adversarial Motion Prior（AMP）风格化奖励机制，通过引入动作捕捉数据作为先验，让人形机器人在走路、跑步等移动中不仅具备面对复杂地形的高稳定性和高泛化性，还保留了与人类高度相似的优雅姿态。这一创新使得人形机器人在运动控制方面取得了重大突破。

除了步态奖励的设计外，Tien Kung-Lab还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。这一改进使得仿真环境下从感知到运动的端到端训练成为可能，进一步提高了人形机器人的运动控制精度和效率。

目前，Tien Kung-Lab已经在天工2.0全尺寸人形机器人上实现了具备高泛化性能的行走与奔跑。同时，该框架也在Open X-Humanoid开源社区、Github、Gitee等平台开放下载，为全球人形机器人运动控制算法的研发迭代与生态构建提供了有力支持。

展望未来，北京人形机器人创新中心将以Tien Kung-Lab为基础，继续向“小脑级智能”的更高维度进发。他们将攻坚基于学习方法的通用移动操作和全身复杂动作控制技术，并突破复杂动态环境中的全向感知和自主导航技术。这些技术的突破将使人形机器人真正具备在真实、开放世界中自主移动、稳定操作、可靠完成任务的运动执行智能，为智能制造、特种作业、商业服务等实体产业的智能化升级奠定坚实的执行层基础。

Tien Kung-Lab的发布无疑为人形机器人领域注入了新的活力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信人形机器人将在未来发挥更加重要的作用。而北京人形机器人创新中心也将继续发挥其技术优势和创新能力，为人形机器人领域的发展贡献更多力量。