可以这么理解——如果我们把机器人的双足看作是它的“底盘”，那它在导航、感知、避障等方面，其实就和自动驾驶车辆非常接近，很多传感器（比如激光雷达、摄像头、IMU）用法也都差不多，甚至视觉处理的 pipeline 都非常类似。进一步说，智能驾驶主要处理的是物理环境的数据，比如车道、障碍物、红绿灯，而人形机器人未来还要感知和理解“非物理”的信息，比如人的表情、语气、动作意图，甚至可能涉及到情感、社交行为

OpenLoong开源社区技术观察当人形机器人在喧嚣的工厂里执行操作，或在热闹的家庭中回应指令时，背景噪声就像一堵无形的墙，阻挡了它与人类的交流。传统方法如果强力降噪，虽然能降低噪声，却容易让语音失真，关键指令丢失；而如果保留语音完整性，又难以在复杂环境下准确捕捉声音。这种“保真”与“降噪”的矛盾，一直制约着机器人在真实场景中的表现。新一代语音增强模型 TFCM 带来了突破。

人形机器人的运动控制系统决定了它的行动能力和反应速度，是实现其自主性、灵活性和智能化的关键。在2024年12月20日至21日举办的开放原子开发者大会期间，国家地方共建人形机器人创新中心的运动控制系统专家马老师在人形机器人分论坛上发表了题为《从算法到实践：基于 MPC 与 WBC 的人形机器人运动控制的实现》的主题演讲，概述了人形机器人运动控制技术的发展，介绍了MPC与WBC算法框架，并对 Open

智源推出的 RoboOS 具身大小脑协作框架与核心 RoboBrain 模型，通过 “高层规划 + 精细控制” 的开源架构，推动具身智能向多任务、跨本体的通用方向发展，为大家打开了具身智能研究的新视野。

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我们不仅开源了全国首台全尺寸人形机器人公版机“青龙”，更汇聚全球开发者，在机器人本体、平台软件、具身智能及具身数据集等方面为产业发展赋能，助力中国机器人产业实现从“可用”到“好用”的关键跃迁。2025张江人形机器人创新创业大赛将依托创新中心指导，联合场景需求方共同参与，设置人形机器人应用场景挑战赛、具身智能应用场景挑战赛、核心部件技术创新赛、人形机器人足球挑战赛以及具身机器人达人秀五大赛道，以真实

在演示中，子豪兄通过说话如“原地转身”“举手致意”等指令，系统将自然语言解析为对应语义动作，再通过匹配动作库完成实际执行，该项目展示了一种可复制、易迁移的多模态交互结构，适用于更复杂的语言理解-动作执行闭环，未来在家庭陪伴型机器人、教育服务型机器人等场景中具有很高的实际应用潜力。通过建立感知-预测-调整的三层控制框架，机器人能够根据球的位置和移动轨迹实时调整姿态，以保持整体平衡状态，训练过程引入了

双足人形机器人作为机器人技术领域的一个重要分支，不仅可以适配人类的生存环境，还可以承担许多危险或重复性工作任务。然而，其腿部设计的复杂性决定了运动性能的上限，同时也是当前技术进步的核心挑战之一。在此，结合行业研究报告，深入探讨双足人形机器人腿部设计的核心技术、创新趋势和未来发展方向。

本文将围绕王韬涵博士的分享，梳理其在“精度与灵活性协同”“具身智能闭环训练”“开源仿真平台构建”等方面的核心观点与实践路径，为关注工业机器人智能化升级的研究者、工程师与行业伙伴，提供一个可供借鉴的技术框架与落地参考。

在前两篇中，我们依次讲解了“如何创建一个地形”以及“如何将地形添加到训练环境中”。从基础出发，逐步构建机器人可交互的三维仿真环境。在机器人强化学习训练中，地形的复杂度决定了策略的泛化能力，仅靠 jump_plat 和 jump_pit 等基础地形，难以满足真实场景下的鲁棒性需求。今天，我们将进入更复杂的训练场景：台阶地形与金字塔形台阶地形，它们是机器人强化学习中不可或缺的“能力测试场”。