一、产品介绍
北京人形机器人创新中心作为国内具身智能技术领军机构，于2025年7月正式发布全球首个高性能人形机器人开源运动控制框架 Tien Kung-Lab（天工-Lab），并同步开放6大全场景虚拟训练场。该框架源自全球首届人形机器人半程马拉松冠军“天工Ultra”的核心算法，以 2小时40分42秒跑完21.0975公里 的实战验证了其稳定性。
你知道吗？传统人形机器人开发常因运动控制算法瓶颈难以规模化商用，而天工-Lab首次将模仿学习与强化学习融合，通过人体运动数据先验训练，让机器人面对碎石、斜坡、楼梯等复杂地形时，不仅能稳健行走，还能保持拟人化优雅姿态。
二、适用人群
- 工业机器人开发者：需快速适配产线复杂地形的技术团队
- 科研机构：具身智能与运动控制算法研究方向实验室
- 特种作业设备商：消防、救援等高危场景机器人开发商
- 机器人职业教育机构：仿真训练与实操教学需求
- 初创企业：降低全尺寸人形机器人研发成本
三、核心功能与技术实现
按技术优先级排序的7大核心能力：
| 功能 | 技术原理说明 |
|---|---|
| 地形泛化移动 | 基于AMP风格化奖励机制，融合人体动作捕捉数据与强化学习，实现草地/碎石/35cm高差台阶自适应步态 |
| 仿真到实战迁移 | 改进光线追踪技术，实时生成深度图与激光雷达点云数据，端到端训练感知运动策略 |
| 高速奔跑控制 | 强化学习策略网络迭代优化，奔跑速度达12km/h（较初代提升100%），雪地等低摩擦场景仍可稳定控速 |
| Sim2Sim验证 | 支持MuJoCo高保真物理引擎交叉验证，训练模型无缝迁移至不同仿真环境 |
| 视觉感知行走 | 视觉SLAM+步态控制联动，实现百级台阶无碰撞攀爬，精准识别边缘避免踏空 |
| 外力抗干扰 | 动力学补偿算法实时调整关节扭矩，承受突发冲击后0.3秒内恢复平衡 |
| 多场景操作仿真 | 开放200+高精度铰接物体模型（冰箱/抽屉等），物理交互行为与真实世界误差<5% |
四、工具使用技巧
4.1 快速启动训练
- 新手建议：从Open X-Humanoid社区下载预训练步行策略，加载厨房场景数字孪生环境，30分钟内完成基础行走测试
- 进阶提示：调整
AMP奖励权重参数优化步态拟人度，参考人体运动数据库mocap_data_v2.0提升动作自然性
4.2 避坑指南
❌ 避免直接移植非MuJoCo引擎模型（易导致物理交互失真）
✅ 真实场景部署前，务必在虚拟训练场进行 3级阶梯+碎石混合地形 压力测试（通过率提升67%）
五、访问地址
- 开源框架：
GitHub：github.com/OpenXHumanoid/TienKung-Lab
Gitee：gitee.com/bjhric/tienkung-lab - 虚拟训练场：
登录openx-humanoid.org/scene-builder免费申请场景权限
🔥 限时福利：2025年8月31日前注册赠送 50小时高优先级算力配额
更令人惊喜的是？北京亦庄已启动 具身智能数据训练基地，年内开放工厂/养老等10大真实场景，通过“远程驾驶舱”实现100ms低延迟遥操作训练，让机器人在真实场景中闭环进化。天工-Lab不仅提供工具，更在构建人形机器人的“运动智能共同体”。
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