如何让机器人同时具备 " 本能反应 " 与复杂运动能力？
清华大学交叉信息研究院与上海期智研究院联合推出的 Project-Instinct 框架，给出了一个新答案。
——专为 " 本能级 " 人形机器人运动智能研究设计，以模块化、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。
实现人形机器人高速跑步（2.5m/s）跨越障碍物 / 翻越较高障碍
核心定位：为 " 本能级 " 运动智能研究而生
人形机器人的 " 本能级 " 智能，指的是像人类一样无需预设轨迹，能通过实时感知自主应对复杂环境的能力——比如看到障碍自动调整跳跃姿势，踩在楼梯边缘下意识保持平衡。
但长期以来，这类研究面临两大痛点：一是" 感知与运动割裂 "，要么能感知地形却只会简单行走，要么能做高难度动作却 " 眼盲 "；二是" 工具链不通用 "，高动态动作与野外 locomotion 研究需单独搭建环境，适配成本极高。
Project-Instinct 旨在以 " 统一框架 + 灵活配置 " 打破僵局：
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，既支持高动态多接触动作的精准训练，也能适配野外复杂地形的稳健移动，用两大前沿工作验证了其通用性。
Project-Instinct 的模块化设计，让科研者可根据 " 本能级 " 智能的研究需求，自由组合工具模块，快速适配不同研究方向，无需从零搭建。
1. 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，核心是 " 感知 - 动作实时联动 "。
基于 Project-Instinct，科研者仅需 3 步完成配置：
调用 InstinctLab 的 " 运动数据管理模块 "，导入人类跑酷动作捕捉数据，自动重定向适配机器人形态；
启用 InstinctLab 的 " 跟踪奖励 + 自适应采样 " 模块，重点训练动作精准度与环境适配性；
开启 " 深度感知融合插件 "，让机器人通过深度相机实时调整动作轨迹——即便初始位置偏差 50 厘米，也能自主修正，成功率 100%。
2. 野外稳健 locomotion 研究：Hiking in the Wild
聚焦 " 本能级环境适应 "，让机器人在草地斜坡、乱石堆、沟壑等复杂地形中稳定高速移动（最高 2.5 米 / 秒），核心是 " 风险预判 + 自主避障 "。
同样基于 Project-Instinct，仅需切换配置即可落地：
调用 InstinctLab 的 " 地形生成模块 "，可以导入野外场景扫描地形，也可以生成斜坡、沟壑、台阶等地形；
启用 InstinctLab 的 " 地形边缘检测 + 足部体积点 " 安全模块，训练机器人 " 本能避坑 "，减少踩边打滑；
切换 "Flat Patch Sampling" 模块，让机器人自动识别可行目标，杜绝 " 原地打转 " 的奖励 hacking 问题。
人性机器人高速跑步跨越障碍物 / 跨越沟壑 / 稳定上下楼梯
三大核心工具包：灵活配置，覆盖 " 本能级 " 研究全流程
Project-Instinct 的工具包采用模块化设计，每个模块均可独立调用、自由组合，完美匹配 " 本能级 " 智能研究中 " 感知 - 决策 - 动作 " 的全链路需求：
1. InstinctLab：场景与数据灵活定制
支持多样化环境生成，可导入真实场景扫描 mesh（如公园小路、室内楼梯），也可一键生成高动态动作训练所需的障碍场景；
内置深度相机噪声模拟、虚拟障碍物生成、运动数据重定向等插件，科研者可按需启用，模拟真实世界的感知条件；
自适应采样模块优先训练高失败场景，加速机器人 " 本能级 " 能力的习得；
兼容多类型运动数据，人类动作捕捉数据导入后自动适配机器人形态，无需手动调整关节约束。
2. instinct_rl：训练策略自由切换
模块化强化学习架构，核心围绕 " 本能级 " 智能设计：想训练高动态动作，启用 " 多接触动作奖励 + 视觉反馈闭环 "；想训练野外 locomotion，切换 " 地形边缘惩罚 + 路径自主规划 "；
支持批量实验配置，可同时测试不同参数（如感知频率、奖励权重）对 " 本能反应 " 的影响，快速迭代最优方案。
3. instinct_onboard：真机部署零成本适配
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；
数据记录与推理进程分离，真机测试时可同步保存 " 本能反应 " 相关数据（如感知延迟、动作调整幅度），不影响实时控制；
支持同一台机器人快速切换研究方向：上午测试高动态动作 policy，下午部署真机 policy，无需重新实现部署代码。
4. 还有各种动作编辑和训练分析工具等你探索
研究人员开源福利
Project-Instinct 的开源与灵活配置特性，为不同阶段的科研者提供了 " 加速器 "：
入门研究者：无需从零搭建环境，直接调用预设配置启动 " 本能级 " 运动智能实验，快速掌握核心研究流程；
进阶研究者：想同时探索 " 高动态动作 " 与 " 野外 locomotion" 的融合？框架已做好兼容，仅需切换配置文件，即可在同一套工具链中验证创新想法；
项目迭代者：修改 " 本能反应 " 相关参数（如感知范围、避障优先级）后，无需重新编译代码，一键重启训练，迭代效率大大提升。
目前，Project-Instinct 框架已完全开源，所有模块均围绕 " 本能级 " 人形机器人运动智能研究设计，科研者可免费获取全套资源：
核心工具包：InstinctLab/instinct_rl/instinct_onboard，覆盖场景搭建、强化学习训练、真机部署全流程；
两大研究的完整配置文件：可直接复用，也可基于此修改适配自身研究方向。
研究团队表示，未来，Project-Instinct 还将扩展更多机器人硬件支持、新增更多 " 本能级 " 动作库与复杂地形场景。
项目官网：
https://project-instinct.github.io
Deep Whole-body Parkour 代码 / 论文：
https://project-instinct.github.io/deep-whole-body-parkour
Hiking in the Wild 代码 / 论文：
https://project-instinct.github.io/hiking-in-the-wild
一键三连「点赞」「转发」「小心心」
欢迎在评论区留下你的想法！
— 完 —
我们正在招聘一名眼疾手快、关注 AI 的学术编辑实习生
感兴趣的小伙伴欢迎关注 了解详情
科技前沿进展每日见
