项目核心定位与目标 - 项目旨在为“本能级”人形机器人运动智能研究提供一个统一框架，以解决感知与运动割裂、工具链不通用两大行业痛点 [2] - 项目定位为模块化、可灵活配置的全链路工具包，让科研人员无需重复造轮子，专注突破核心技术 [1] - 整套工具包从算法设计、环境搭建到真机部署，全链路围绕“本能级”智能核心，支持高动态多接触动作的精准训练与野外复杂地形的稳健移动 [3] 框架设计与通用性验证 - 采用模块化设计，科研人员可根据研究需求自由组合工具模块，快速适配不同研究方向，无需从零搭建 [5] - 通过两大前沿工作验证了其通用性：一是高动态动作研究“DeepWhole-bodyParkour”，二是野外稳健移动研究“Hiking in the Wild” [3] - 在野外复杂地形中，机器人可实现稳定高速移动，最高速度达2.5米/秒 [9] 核心工具包功能详解 - InstinctLab：支持多样化环境生成，可导入真实场景扫描或一键生成训练场景 [10] - InstinctLab：内置“运动数据管理模块”，可导入人类动作捕捉数据并自动重定向适配机器人形态 [10] - InstinctLab：启用“深度感知融合插件”后，即便初始位置偏差50厘米，机器人也能自主修正，成功率100% [10] - InstinctLab：包含地形生成、地形边缘检测、足部体积点安全模块及“Flat Patch Sampling”模块，以训练机器人“本能避坑”和识别可行目标 [11] - InstinctLab：内置深度相机噪声模拟、虚拟障碍物生成、自适应采样等插件，可模拟真实感知条件并加速训练 [12] - instinct_rl：采用模块化强化学习架构，核心围绕“本能级”智能设计，可自由切换训练策略 [14] - instinct_rl：支持批量实验配置，可同时测试不同参数对“本能反应”的影响，快速迭代最优方案 [14] - instinct_onboard：集成ONNX加速、ROS2部署工具，支持Unitree G1等主流人形机器人，无需手动适配硬件接口 [15] - instinct_onboard：支持数据记录与推理进程分离，以及同一台机器人快速切换研究方向，无需重新实现部署代码 [15] 应用场景与研究成果 - 高动态动作研究 (DeepWhole-bodyParkour)：聚焦“本能级技巧突破”，让机器人像运动员一样完成跪爬、鱼跃翻滚、高台翻越等多接触动作 [6] - 高动态动作研究：核心是“感知-动作实时联动”，基于该框架仅需3步即可完成配置 [7] - 野外稳健移动研究 (Hiking in the Wild)：聚焦“本能级环境适应”，核心是“风险预判+自主避障” [9] - 野外稳健移动研究：基于该框架仅需切换配置即可落地，实现高速跑步跨越障碍物、跨越沟壑、稳定上下楼梯 [10] 开源价值与对科研社区的影响 - 项目已完全开源，科研者可免费获取覆盖场景搭建、强化学习训练、真机部署全流程的核心工具包及两大研究的完整配置文件 [19] - 为入门研究者提供预设配置，使其能快速启动实验并掌握核心研究流程 [17] - 为进阶研究者提供兼容性支持，使其仅通过切换配置文件即可在同一套工具链中验证融合高动态动作与野外移动的创新想法 [17] - 为项目迭代者提供便利，修改“本能反应”相关参数后无需重新编译代码，可一键重启训练，大大提升迭代效率 [18] - 研究团队计划未来扩展更多机器人硬件支持，并新增更多“本能级”动作库与复杂地形场景 [20]