开源运动控制框架Tien Kung-Lab发布：人形机器人高复杂环境应用新突破

一、产品介绍：冠军算法的开源革命

北京人形机器人创新中心正式开源的运动控制框架 Tien Kung-Lab，是全球首个将人形机器人马拉松冠军算法公开的技术成果！该框架基于Isaaclab开发，融合模仿学习与强化学习双技术路线，通过Adversarial Motion Prior（AMP）风格化奖励机制，让机器人动作兼具人类姿态的自然性与复杂地形的适应性。

更令人惊叹的是，搭载此框架的“天工Ultra”机器人，在全球首届人形机器人马拉松赛中以2小时40分42秒完成21公里赛道，跨越碎石、斜坡、减速带等障碍，验证了其高稳定性与泛化能力。

二、适用人群：谁需要关注Tien Kung-Lab？

• 工业机器人开发者：需在复杂工厂环境中部署移动操作系统的团队
• 物流自动化工程师：研发仓储搬运、多地形运输机器人的技术群体
• 特种作业研究者：涉及救灾、山地勘探等高危场景的机器人应用
• 学术机构：运动控制算法与具身智能的前沿实验室

三、核心功能：五大技术突破解析

以下是Tien Kung-Lab的核心能力与技术实现原理：

💡 技术亮点：

• 步态奖励开源：开发者可直接调用预置的行走、奔跑策略奖励函数，减少80%训练时间
• 实时点云生成：光线追踪优化后，深度图获取速度提升3倍，加速感知策略迭代

四、工具使用技巧：开发者必看指南

1. 快速启动步态训练
   使用预置的gait_reward模块加载AMP风格化奖励，结合动作捕捉数据集，可在48小时内训练出稳定奔跑策略。

2. 跨引擎迁移验证
   在MuJoCo中完成Sim2Sim测试后，通过tk_migration工具包自动转换关节参数，兼容主流机器人硬件。

3. 真实环境抗干扰调试
   启用dynamic_balance模式，输入地形点云数据，实时生成关节扭矩补偿指令，应对斜坡与外力冲击。

五、访问地址与生态支持

开源社区已同步上线：

• GitHub仓库：https://github.com/Open-X-Humanoid/TienKung-Lab
• Gitee镜像：https://gitee.com/open_x_humanoid/TienKung-Lab
• Open X-Humanoid社区：提供案例库、数据集与开发者论坛支持

🌟 未来规划：
北京人形将基于Tien Kung-Lab攻坚“全身协同操作”与动态环境自主导航，推动人形机器人从单一运动向全任务执行进化！

结语

Tien Kung-Lab不仅是一次技术开源，更是人形机器人规模化应用的里程碑！通过降低运动控制算法的研发门槛，它正成为工业、特种作业与智能物流领域的“通用运动底座”。想要参与高性能机器人变革？立刻访问开源社区，加入全球开发者的创新浪潮吧！