ASAP是专注于人形机器人全身敏捷技能学习的技术框架网站,核心定位是解决机器人模拟训练与现实物理环境的动态匹配问题。核心功能包括两阶段训练框架搭建、运动跟踪策略预训练、残差动作模型训练、复杂环境适应性测试等,可帮助相关技术从业者降低人形机器人技能落地的现实适配成本。目标用户覆盖机器人研发工程师、高校自动化方向研究人员、人形机器人企业技术团队等,适用于人形机器人运动技能开发、复杂动态场景机器人适配测试、机器人控制算法迭代优化等场景。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- agile.human2humanoid.com
- 定价模式
- 平台提供免费版和付费企业版两类服务,免费
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 人形机器人研发工程师、高校自动化专业研究人员、人形机器人企业技术团队、机器人赛事参赛团队
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
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编辑点评
这是一个面向人形机器人运动控制领域的技术服务平台,核心聚焦于行业长期存在的模拟到现实的迁移偏差问题,提供了体系化的训练和验证链路。不同于常规的机器人模拟训练平台,它采用两阶段的训练架构,既保留了模拟训练数据成本低、迭代速度快的优势,又通过残差模型的修正,大幅提升了模型在真实场景中的适配能力,不需要用户投入大量成本采集全量真实训练数据。平台还内置了多类标准化的测试场景和数据预处理工具,能够降低技术从业者的开发门槛,对于想要快速落地人形机器人全身运动技能的团队而言,是一个可以参考的技术方案载体。目前平台的技术框架已经在多类人形机器人的跑步、障碍跨越、动态交互等复杂动作训练中得到应用,相关技术成果也有对应的公开研究支撑,技术可信度较高。
核心功能
使用指南
- 1
注册并登录平台账号,根据自身研发需求选择对应的训练场景模板,也可选择自定义场景完成基础配置,确认后进入项目管理界面。
- 2
上传预训练需要的动作轨迹数据集、模拟环境物理参数,启动运动跟踪策略预训练任务,可实时查看训练进度和损失值变化。
- 3
预训练完成后,上传现实场景采集的机器人运动误差数据、真实环境物理参数,启动残差动作模型的训练任务。
- 4
两个阶段的模型训练完成后,将组合模型导入平台的测试模块,选择对应的动态测试场景,启动适配性测试获取完整测试报告。
- 5
测试结果符合预期后,根据所用机器人的硬件配置选择导出格式,完成模型导出后即可导入机器人控制终端完成部署。
优势与不足
优点4 项
"两阶段训练架构有效降低模拟到现实的迁移偏差,减少真实数据采集成本"
"内置标准化的模拟训练环境和动态测试场景,无需用户自行搭建测试链路"
"支持自定义参数调整和数据集上传,适配不同类型人形机器人的训练需求"
"导出模型兼容主流机器人控制平台,可直接完成部署,缩短落地周期"
不足3 项
"对使用者的机器人控制、机器学习相关专业知识有一定要求,新手入门门槛较高"
"目前支持的机器人硬件型号有限,部分小众硬件需要用户自行适配模型格式"
"免费版仅支持基础动作训练,复杂动态场景的训练和测试需要升级付费版本"
定价说明
平台提供免费版和付费企业版两类服务,免费版支持单项目同时运行,可使用基础的行走、抓取等简单动作训练模板,每月有10小时的训练算力额度,适合个人研究者、学生做基础技术验证使用。付费企业版采用定制化报价,根据所需的算力额度、支持的训练场景数量、专属技术服务内容定价,年付价格从15万元起,包含无限量项目创建、全部复杂动态场景使用权、专属技术顾问支持等权益,适合人形机器人企业、高校研究团队开展规模化的技术研发使用。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 人形机器人研发工程师
运动控制算法开发场景
- 高校自动化专业研究人员
人形机器人技术研究场景
- 人形机器人企业技术团队
产品技能落地测试场景
- 机器人赛事参赛团队
人形机器人动作调试场景
- 机器人领域投资人
技术可行性评估场景
- AI机器人方向开发者
跨域控制算法研究场景
- 工业机器人研发团队
多场景适配算法迭代场景
常见问题
深度了解
在人形机器人技术落地的过程中,模拟训练与真实环境的物理偏差是长期存在的行业痛点,大量在模拟环境中表现优异的控制模型,迁移到真实场景后往往会出现动作失真、稳定性下降等问题,需要投入大量成本采集真实数据重新训练,大幅拉长了技术落地的周期。ASAP作为针对该痛点打造的技术框架平台,通过创新的两阶段训练模式,为行业提供了成熟的解决方案。平台先在高拟真的模拟环境中完成基础运动跟踪策略的预训练,充分发挥模拟训练迭代快、数据成本低的优势,再通过真实场景采集的误差数据训练残差修正模型,针对性抵消模拟与现实的物理差异,既保留了模拟训练的效率优势,又保障了模型在真实场景的适配效果。平台内置了多类标准化的训练场景和测试环境,覆盖室内平地、室外非平整路面、动态交互场景等多种落地场景,用户可以直接选择对应模板启动训练,也可以自定义调整物理参数、上传专属动作数据集,满足不同类型的研发需求。训练完成的模型支持导出为兼容主流人形机器人控制平台的格式,可直接完成部署,大幅缩短人形机器人运动技能的落地周期。目前平台已经被多家人形机器人企业、高校研究团队应用于跑步、障碍跨越、动态操作等复杂动作的开发中,是人形机器人运动控制领域值得关注的技术工具。
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