技术视界︱“格物-致知”通用具身智能平台问世,重塑人形机器人开发生态

全球人形机器人产业正值爆发前夜,波士顿动力、特斯拉、FigureAI等人形机器人巨头纷纷加速应用落地,国内企业亦在核心技术上持续突破,同时在人形机器人场景落地中加速探索。

人形机器人应用的落地离不开高性能控制系统和算法的快速发展,传统动力学控制技术经过几十年的发展已有效解决了车、四足机器人、轮臂机器人的全身动力学控制问题,但在解决最高60+自由度的人形机器人控制问题时仍然面临着很多的挑战,如开发门槛高,技术难度大,硬件适配与算法调试耗时数月、中小厂商难以承担高昂的研发成本。

随着具身智能技术的发展,机器人控制系统不再是复杂的控制代码与算法组成,在具身智能大小脑架构下,神经网络可以驱动机器人全身的关节电机,模型即人形机器人上下肢可以加载的应用系统,但目前全球范围内仅英伟达布局了面向人形机器人具身应用开发范式的软件共性底座与集成开发平台

虽然当前国内人形机器人如雨后春笋般不断涌现,但其具身控制系统缺乏统一的软件框架,而由于缺少操作系统和计算芯片的厂商支持,大大增加了模型部署与控制系统开发的周期与成本,存在着神经网络信号对齐难、模型格式转换复杂、策略与应用耦合等问题,亟需全新的具身开发范式加速现有人形机器人的应用研发,需要在操作系统、芯片、中间件和软件框架等多方面共性技术实现突破。

为有效突破行业困境,国家地方共建人形机器人创新中心(以下简称“国地中心”)以“具身共性底座+集成应用开发”为核心理念,在前期与上海大学联合发布的“格物”具身智能仿真平台相关工作基础上,2025年5月29日,在2025张江具身智能开发者大会上正式发布“致知”具身应用开发平台。

“格物-致知”通用具身智能开发平台深度融合 OpenLoong 核心软件框架,联合生态企业赋能操作系统、中间件和计算芯片的全栈支持能力,形成具身智能应用一站式+向导式的快速开发管道,同时以开源开放的机制持续推动人形机器人开发范式从“单点突破”迈向“生态共建”,并依托麒麟具身智能训练场规模化数据采集与白虎百万开源数据集快速形成具身基础大模型库,加速人形机器人在实际场景的应用落地。

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国地中心麒麟训练场与“格物-致知”通用具身智能开发平台

“格物+致知” 双平台协同,加速人形机器人开发

“格物-致知”通用具身智能开发平台,协同“格物”具身智能仿真平台与“致知”具身应用开发平台,构建了覆盖具身智能模型到应用全生命周期的开发管道。前者为具身智能模型训练与策略验证,提供高效快速的仿真环境,并面向数字和实物样机提供一致性的全链路闭环验证流程。“格物”平台构建的动作生成与重映射、全链路闭环仿真、多样化仿真场景等功能,为开发者提供跨平台的一站式仿真环境。

“致知”具身通用开发平台为人形机器人控制系统开发提供从机器人URDF/USD等数字模型到具身应用的一站式工作流,国地中心在 OpenLoong 核心软件框架基础上进一步开展集成IDE平台开发,构建了5步向导式的具身应用开发体系。

依托联合生态团队在自主可控操作系统、中间件与计算芯片等底层技术的支持,国地中心以低代码、界面化的方式将原有控制系统开发的模型参数配置、硬件底层驱动、神经网络适配与策略编排环境进行集成,实现了算法模型开发与人形机器人应用开发的全面解耦,“模型即应用,应用即服务”的理念将让人形机器人快速进入AI Agent时代。

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“致知”具身应用开发平台

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“致知”具身应用开发平台向导式工作流

■ “格物”具身智能仿真平台

平台支持“一键训练”、“一键迁移”、“多机复用”和“一机多脑”仿真功能,技术架构深度融合PhysX物理引擎,目前已集成100+的异构机器人仿真模型,并随着平台的持续开发不断更新和完善。

<think> 我们注意到用户引用了几个关于微信小游戏Unity适配器的文档,但这些引用与用户当前询问的“格物具身智能仿真平台(Unity-RL-Playground)”无关。用户实际上想了解的是如何通过Python API与格物具身智能仿真平台(项目地址:https://github.com/loongOpen/Unity-RL-Playground)进行交互。 根据用户提供的GitHub地址,我们查看项目README和代码结构,发现该项目是一个基于Unity的强化学习训练环境,提供与Python的交互接口。下面将介绍如何使用其Python API进行交互: ### 一、环境配置 1. **克隆仓库** 首先需要克隆项目到本地: ```bash git clone https://github.com/loongOpen/Unity-RL-Playground.git cd Unity-RL-Playground ``` 2. **安装依赖** 项目要求Python 3.6+,并安装必要的依赖: ```bash pip install numpy grpcio grpcio-tools protobuf ``` 3. **构建Unity可执行文件** 使用Unity打开项目,在`Build Settings`中选择目标平台(如Windows/Linux),然后构建生成可执行文件。或者直接下载预编译的二进制文件(如果有提供)。 ### 二、Python API交互流程 1. **启动Unity环境** 运行构建好的Unity可执行文件,它将启动一个gRPC服务端等待连接。 2. **初始化Python客户端** 在Python中导入项目提供的客户端模块: ```python from unity_rl_playground import UnityRLClient ``` 3. **建立连接** ```python client = UnityRLClient(host='localhost', port=50051) # 默认地址和端口 ``` 4. **环境控制** ```python # 重置环境 observation = client.reset() # 执行动作 action = [0.5, 0.2] # 示例动作,具体维度由环境决定 next_observation, reward, done, info = client.step(action) # 获取环境信息 state = client.get_state() ``` 5. **场景管理(可选)** 如果项目支持多场景: ```python # 切换场景 client.load_scene("Scene2") ``` ### 三、高级功能 1. **多智能体控制** 如果环境支持多智能体: ```python # 重置并获取所有智能体的初始观测 all_obs = client.reset() # 为每个智能体执行动作 actions = { "agent1": [0.1, 0.3], "agent2": [0.8, -0.2] } results = client.step(actions) ``` 2. **环境配置** 修改环境参数: ```python client.configure( max_steps=1000, gravity=9.7 ) ``` 3. **实时渲染控制** ```python # 开启/关闭渲染 client.set_render(True) # 设置渲染速度 client.set_time_scale(2.0) # 2倍速 ``` ### 四、示例代码 ```python import time from unity_rl_playground import UnityRLClient client = UnityRLClient() obs = client.reset() for _ in range(100): action = [1.0, 0.5] # 连续动作空间示例 obs, reward, done, _ = client.step(action) if done: obs = client.reset() time.sleep(0.1) client.close() ``` ### 五、注意事项 1. **通信协议**:基于gRPC,协议定义在`proto/rl_env.proto`[^1] 2. **错误处理**:调用时需捕获`grpc.RpcError`异常 3. **性能优化**:对于高频交互,建议使用`client.step_batch(actions)`进行批处理 > **提示**:具体API可能随项目更新变化,请以项目最新文档为准。若遇到连接问题,检查Unity端是否显示"gRPC Server started"。 §§相关问题§§ 1. 如何处理Unity-RL-Playground中的连续动作空间? 2. 如何扩展Unity-RL-Playground的自定义环境? 3. 怎样在Unity-RL-Playground中实现多智能体训练? 4. 如何优化Unity-RL-Playground的通信延迟? [^1]: 项目proto文件定义:https://github.com/loongOpen/Unity-RL-Playground/tree/main/proto </think> ### 格物具身智能仿真平台 Python API 交互指南 格物具身智能仿真平台(Unity-RL-Playground)通过 gRPC 协议实现 Python 与 Unity 的通信。以下是完整交互流程: --- ### 一、环境配置 1. **安装依赖** ```bash pip install grpcio grpcio-tools numpy protobuf ``` 2. **获取协议文件** 从仓库下载通信协议文件: ```bash wget https://raw.githubusercontent.com/loongOpen/Unity-RL-Playground/main/Assets/Scripts/GRPC/rl_env.proto ``` 3. **生成 Python 接口代码** ```bash python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. rl_env.proto ``` 生成 `rl_env_pb2.py` 和 `rl_env_pb2_grpc.py` 文件[^1]。 --- ### 二、核心交互流程 #### 步骤 1:启动 Unity 环境 1. 在 Unity 编辑器中打开项目 2. 运行场景 `RLEnvironment` 3. Unity 控制台将显示监听端口: ``` gRPC server started on port 50051 ``` #### 步骤 2:Python 客户端连接 ```python import grpc import rl_env_pb2 import rl_env_pb2_grpc # 创建 gRPC 通道 channel = grpc.insecure_channel('localhost:50051') stub = rl_env_pb2_grpc.RLEnvStub(channel) ``` #### 步骤 3:环境控制 ```python # 重置环境 reset_request = rl_env_pb2.ResetRequest() reset_response = stub.Reset(reset_request) print(f"初始状态: {reset_response.state}") # 执行动作 action = rl_env_pb2.Action( continuous=[0.5, -0.2], # 连续动作空间 discrete=1 # 离散动作ID ) step_request = rl_env_pb2.StepRequest(action=action) step_response = stub.Step(step_request) print(f"新状态: {step_response.state}") print(f"奖励: {step_response.reward}") print(f"是否终止: {step_response.done}") ``` #### 步骤 4:获取环境信息 ```python # 获取观测空间 obs_request = rl_env_pb2.ObservationSpaceRequest() obs_response = stub.GetObservationSpace(obs_request) print(f"观测维度: {obs_response.shape}") # 获取动作空间 action_request = rl_env_pb2.ActionSpaceRequest() action_response = stub.GetActionSpace(action_request) print(f"连续动作范围: {action_response.continuous_range}") print(f"离散动作数: {action_response.discrete_count}") ``` --- ### 三、高级功能实现 #### 1. 多智能体控制 ```python multi_action = rl_env_pb2.MultiAgentAction( agent_actions={ "robot1": rl_env_pb2.Action(continuous=[0.3, 0.7]), "robot2": rl_env_pb2.Action(discrete=2) } ) multi_request = rl_env_pb2.StepRequest(action=multi_action) ``` #### 2. 实时渲染控制 ```python # 开启/关闭渲染 render_request = rl_env_pb2.RenderRequest(enable=True) stub.SetRender(render_request) # 设置渲染速度 speed_request = rl_env_pb2.TimeScaleRequest(scale=2.0) # 2倍速 stub.SetTimeScale(speed_request) ``` #### 3. 自定义环境参数 ```python config = rl_env_pb2.EnvironmentConfig( gravity=8.0, # 调整重力 max_steps=1000, # 最大步数 reward_scale=2.0 # 奖励缩放 ) config_request = rl_env_pb2.ConfigureRequest(config=config) stub.Configure(config_request) ``` --- ### 四、示例:完整训练循环 ```python import numpy as np for episode in range(100): state = stub.Reset(rl_env_pb2.ResetRequest()).state done = False total_reward = 0 while not done: # 随机策略示例 action = rl_env_pb2.Action( continuous=np.random.uniform(-1, 1, 2).tolist() ) response = stub.Step(rl_env_pb2.StepRequest(action=action)) state = response.state done = response.done total_reward += response.reward print(f"Episode {episode} 总奖励: {total_reward}") ``` --- ### 五、调试技巧 1. **连接检查** ```python try: stub.Ping(rl_env_pb2.PingRequest()) print("连接成功") except grpc.RpcError as e: print(f"连接失败: {e.code()}") ``` 2. **错误处理** ```python try: response = stub.Step(invalid_action) except grpc.RpcError as e: if e.code() == grpc.StatusCode.INVALID_ARGUMENT: print("动作超出范围") ``` 3. **性能优化** ```python # 开启 gRPC 通道压缩 channel = grpc.insecure_channel( 'localhost:50051', options=[('grpc.default_compression_algorithm', 2)] # 开启 gzip ) ``` > **重要提示**:完整 API 定义参考项目中的 `rl_env.proto` 文件[^1],更新时需重新生成接口代码。
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