央視網(wǎng)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(diào)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(diào)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(nèi)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(chǎn)生了一套運動控制網(wǎng)絡。我們也把采集的人體運動數(shù)據(jù)放在強化學習的過程當中，這兩個方面結合在一起，就能產(chǎn)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(chǎn)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(jù)量與數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)。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(jù)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(nèi)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(zhì)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(chǎn)數(shù)據(jù)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(chǎn)，擴展仿真場景。
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