运动控制能力是人形机器人适应环境和执行任务的核心技术。如同人类一样，机器人在与物理世界进行交互时，需要对各关节进行控制，来保证运动的稳定性和准确性。人类的运动控制需要小脑的调节，机器人的运动控制则依靠一套算法。

近日，北京人形机器人创新中心发布了机器人半程马拉松冠军“天工”的运控算法框架，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。

总台记者 袁嘉忆：在北京人形机器人创新中心，我们看到“天工Ultra”在遇到台阶、斜坡、草地、碎石地、沙地等各种复杂地形的时候，都能实时调整步态，保持稳定和优雅，这是因为研发人员在训练天工的运动控制算法中引入了强化学习和模仿学习机制，让机器人具有更发达的“运动智能中枢”。

这套引入的运动控制算法框架就是“天工-Lab”，它由北京人形机器人创新中心自主研发，能在短时间内训练出人形机器人面对复杂地形的自主适应能力和快速移动能力，为更多人形机器人走出实验室，在高复杂环境中执行任务，提供核心基础技术支撑。

北京人形机器人创新中心运控部门负责人 郭宜劼：强化学习就相当于把它放在一个仿真环境当中，它自己不断去探索，不断迭代学习，产生了一套运动控制网络。我们也把采集的人体运动数据放在强化学习的过程当中，这两个方面结合在一起，就能产生又拟人又稳定的步态。

多个全场景交互虚拟机器人训练场开放