机器人学习新突破：华为诺亚实验室推出Python编程框架Ark，让机器人像玩乐高一样简单

这项由华为诺亚实验室的Christopher E. Mower、Haitham Bou-Ammar团队，联合达姆施塔特工业大学、伦敦大学学院、牛津大学和帝国理工学院等多家顶尖机构的研究人员共同完成的研究，发表于2025年6月24日，论文标题为"Ark: An Open-source Python-based Framework for Robot Learning"。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2506.21628v1访问完整论文。

说起机器人编程，很多人可能会觉得这是一个极其复杂的领域，需要掌握大量的专业知识和复杂的编程语言。但华为诺亚实验室的研究团队却想要彻底改变这种状况。他们开发了一个名为Ark的开源Python框架，希望让机器人编程变得像搭建乐高积木一样简单直观。

要理解这项研究的重要性，我们先来看看目前机器人编程面临的困境。传统的机器人软件开发就像是在没有说明书的情况下组装一台复杂的机器。你需要掌握多种编程语言，特别是C和C++这些对普通人来说相当晦涩的语言。不仅如此，你还需要处理各种硬件驱动、通信协议，以及复杂的系统集成问题。这就好比你想做一道简单的菜，却发现需要先学会冶金术来制作锅具，学会农业来种植食材，学会化学来调配调料。

相比之下，人工智能和机器学习领域的发展就像是拥有了一套完整的厨房用具和现成的食材。Python语言的普及，加上PyTorch、TensorFlow这些强大而易用的工具，让研究人员可以专注于算法本身，而不用为底层的技术细节操心。一个新手可以在几小时内训练出自己的第一个神经网络，而同样的人要让机器人完成一个简单的抓取动作，可能需要数周甚至数月的时间。

Ark框架的设计哲学就是要消除这种鸿沟。研究团队采用了三个核心设计原则。首先是让机器人编程接口与机器学习工具保持一致。他们借鉴了OpenAI Gym这个广受欢迎的机器学习环境接口，让熟悉机器学习的研究人员可以无缝转向机器人领域。这就像是为已经熟悉烹饪的厨师提供了一套标准化的厨房布局，无论走到哪里都能快速上手。

第二个核心原则是实现仿真与现实之间的无缝切换。在机器人研究中，仿真环境和真实机器人往往使用完全不同的代码架构，这就像是在电脑游戏中练习开车和在现实中开车完全是两回事。研究人员需要花费大量时间重写代码才能将仿真中验证的算法部署到真实机器人上。Ark通过统一的配置文件系统解决了这个问题，研究人员只需要修改一个配置参数，就可以让同样的代码在仿真环境和真实机器人之间切换。

第三个原则是采用Python优先的开发策略。Python已经成为人工智能领域的通用语言，拥有丰富的生态系统和庞大的开发者社区。但在机器人领域，Python往往被认为太慢，无法满足实时控制的需求。Ark巧妙地解决了这个问题：对于大部分任务使用Python提供简洁易用的接口，而对于确实需要高性能的部分，提供了C++绑定工具，让开发者可以按需选择。

Ark的技术架构就像是一个精心设计的乐高系统。整个框架采用分布式的节点网络架构，每个功能组件都是一个独立的"积木块"，可以自由组合和替换。这些积木块通过轻量级的消息传递系统进行通信，就像乐高积木通过标准化的接口相互连接一样。

具体来说，Ark网络中的每个节点就是一个独立运行的Python程序，负责特定的功能，比如传感器数据采集、运动控制、图像处理等。这些节点通过发布-订阅模式进行通信，发送方将数据发布到指定的频道，接收方订阅相应的频道来获取数据。这种设计的优势在于高度的模块化和可扩展性。如果你想换一个摄像头，只需要替换对应的传感器节点即可，其他部分的代码无需任何修改。

为了实现这种模块化设计，Ark选择了LCM（Lightweight Communications and Marshalling）作为底层通信库。LCM就像是积木块之间的标准接口，确保不同的组件能够可靠地交换信息。同时，LCM还支持多种编程语言，这意味着如果某些硬件只提供C++接口，开发者也可以轻松地将其集成到Ark系统中。

在观察和动作空间的设计上，Ark借鉴了强化学习中的经典概念。观察空间定义了机器人能够感知的信息，比如关节位置、摄像头图像等；动作空间则定义了机器人能够执行的动作，比如关节速度控制、末端执行器位置等。这两个空间都通过配置文件进行定义，研究人员可以根据具体任务的需求灵活调整。这就像是为不同的烹饪任务准备不同的食材清单和工具清单，但使用的是同一套标准化的厨房流程。

Ark最令人印象深刻的特性之一是其仿真与现实的无缝切换能力。传统上，研究人员在仿真环境中开发和测试算法，然后需要大量的代码修改才能部署到真实机器人上。这个过程不仅耗时，而且容易出错。Ark通过统一的配置系统解决了这个问题。整个系统的配置信息，包括机器人型号、传感器类型、环境参数等，都存储在一个YAML配置文件中。当研究人员想从仿真切换到现实时，只需要修改配置文件中的一个标志位（sim = True/False），Ark就会自动加载相应的驱动程序和接口。

这种设计的巧妙之处在于，它将硬件抽象和算法逻辑完全分离。算法代码只需要关心如何处理观察数据和生成动作指令，而不用考虑这些数据来自仿真器还是真实传感器。这就像是一个司机，无论开的是手动挡还是自动挡的车，核心的驾驶技能都是相同的，只是操作界面略有不同。

在仿真器支持方面，Ark采用了可插拔的后端设计。目前支持PyBullet和MuJoCo这两个流行的物理仿真器，未来还计划支持更多的仿真平台。不同的仿真器各有特色，比如PyBullet适合快速原型开发，MuJoCo则在精度和性能方面更有优势。通过配置文件，研究人员可以轻松地在不同仿真器之间切换，找到最适合自己研究需求的工具。

为了支持广泛的硬件平台，Ark提供了多种驱动接口。对于Python可以直接访问的硬件，Ark提供了标准的ComponentDriver基类，开发者只需要继承这个类并实现几个简单的方法就可以集成新的硬件。对于只提供C++接口的硬件，Ark提供了基于pybind11的绑定工具，让开发者可以将C++代码无缝集成到Python环境中。

特别值得一提的是Ark的ROS兼容性设计。ROS（Robot Operating System）是目前机器人领域使用最广泛的中间件平台，许多机器人和传感器都提供ROS接口。Ark通过ROS-Ark桥接器实现了与ROS的双向通信，这意味着研究人员可以在不放弃现有ROS代码的情况下，逐步迁移到Ark平台。这种设计就像是为不同品牌的电器提供了通用适配器，让它们可以在同一个电力系统中协同工作。

在调试和诊断工具方面，Ark提供了一套完整的可视化工具。Ark Graph工具可以实时显示系统中所有节点的状态和连接关系，就像是网络拓扑图一样直观。Ark Plot工具可以实时绘制数值数据的变化曲线，帮助研究人员监控系统性能。Ark Viewer则专门用于显示图像数据，特别适合调试视觉相关的功能。这些工具的存在大大降低了系统调试的难度，让研究人员可以快速定位和解决问题。

为了验证Ark框架的实用性，研究团队进行了多个具有代表性的实验。第一个实验展示了仿真与现实的无缝切换能力。他们使用ViperX 300s机械臂完成了一个抓取和放置任务。整个实验环境通过YAML配置文件进行定义，包括物体的初始位置、摄像头和机器人的姿态，以及物理参数如重力等。通过修改配置文件中的sim标志，同样的代码可以在仿真环境和真实机器人之间切换，无需任何代码修改。

在数据收集方面，Ark展示了其强大的灵活性。研究团队演示了多种数据收集方法，包括手把手示教、虚拟现实遥控和游戏手柄遥控。在手把手示教中，研究人员直接操控机械臂完成任务，系统通过LCM的日志功能记录整个过程的数据。这些数据可以直接用于训练模仿学习算法，也可以通过lcm-logplayer工具重放，用于验证和调试。

虚拟现实遥控则展示了Ark对现代交互技术的支持。研究人员使用VR头盔和控制器远程控制OpenPyRo-A1人形机器人，实时传输6自由度的姿态信息。系统通过逆运动学控制器将这些姿态转换为关节速度指令，实现了直观的远程操控。这种方法特别适合收集复杂操作任务的示教数据，因为VR界面比传统的遥控方法更加自然和直观。

在模仿学习算法的部署方面，Ark展示了与最新AI技术的无缝集成。研究团队实现了扩散策略（Diffusion Policy）和基于Transformer的动作分块（Action Chunking with Transformers，ACT）两种先进的模仿学习算法。扩散策略是近年来在机器人学习领域备受关注的新方法，它将扩散模型的思想应用到动作生成中，能够学习复杂的多模态行为策略。

在扩散策略的实验中，研究团队使用ViperX300s机械臂和Intel RealSense摄像头完成了推动任务。观察空间包括机器人的关节位置和连续的RGB图像流，动作空间则是发送给机械臂的关节位置指令。整个数据收集过程完全通过Ark节点实现，包括PS4手柄输入、环境交互、逆运动学计算和传感器数据发布。由于Ark强制执行严格的消息类型和频道分离，研究人员可以轻松地修改或替换节点，比如更换摄像头或使用脚本化的控制器，而无需重写系统的其他部分。

ACT算法的实验则使用了OpenPyro-A1人形机器人平台，通过VR头盔进行遥操作。研究团队收集了两个任务的数据：布料整理任务和物体传递任务。这些任务展示了Ark在处理复杂、接触丰富的操作任务方面的能力。训练好的策略能够产生精确的、接触丰富的行为，使机器人能够完成如整理衬衫和将香蕉放入碗中等精细操作。

除了操作任务，Ark还在移动机器人导航方面展示了其能力。研究团队开发了一个完整的SLAM（同时定位与建图）和路径规划流水线。系统使用FastSLAM算法的变体来构建环境地图，该算法通过粒子滤波器来同时估计机器人位置和构建环境地图。每个粒子维护一个位姿估计和一个局部占用网格，网格中的每个单元被分配0（空闲）到1（被占用）之间的概率值。

导航系统的路径规划部分使用了A*搜索算法，这是一种在机器人路径规划中广泛使用的方法。A*算法的优势在于它是完备的，意味着如果存在从起点到终点的有效路径，算法保证能够找到它。为了确保路径安全，系统首先使用预定义的阈值（通常为0.5）将概率占用地图离散化，区分空闲和被占用的区域。然后计算距离变换，为每个单元确定到最近障碍物的距离。这个度量用于确保规划的路径保持至少机器人宽度一半加上用户指定余量的最小间隙。

在具体的导航实验中，研究团队使用配备LiDAR传感器的Husky机器人在厨房环境中进行了测试。机器人首先通过遥操作构建环境地图，LiDAR数据和控制信号同时流向SLAM节点，该节点融合这些输入来估计机器人位姿并构建环境地图。一旦地图构建完成，系统就可以进行运动规划。给定目标位置后，规划子系统会被触发，计算从当前位置到目标的最短可行路径。

Ark框架的一个突出特点是其对现代人工智能技术的原生支持，特别是大语言模型的集成。研究团队展示了如何将DeepSeek-R1等先进的语言模型集成到机器人控制系统中。在这个实验中，他们实现了一个智能体系统，使用ViperX机械臂来玩棋类游戏。系统采用代码即策略（code-as-policy）的范式，将每个机器人操作技能（如"拾取棋子"、"放置到位置"、"移除物体"）实现为参数化的策略，这些策略可以作为Python函数调用。

这些功能通过策略库暴露给大语言模型，模型根据任务上下文和场景理解从中选择合适的策略。Ark网络中的每个节点都被封装为独立的组件，包括场景感知、基于语言的推理和运动执行。DeepSeek被集成为一个Ark节点，暴露服务接口，其中提示作为请求输入，模型的输出作为服务响应返回。在策略决策的每个步骤，感知节点会发布场景观察（如棋盘状态、物体姿态、RGB图像）到共享频道。然后通过Ark服务调用将这些输入作为结构化查询传递给DeepSeek节点。

为了验证语言模型的游戏能力，研究团队进行了循环赛测试，让Deepseek-R1与其他语言模型（Qwen 2.5和Llama 3）进行比较。结果显示DeepSeek-R1的胜率最高，达到43.3%，而Qwen 2.5为26.6%，Llama 3为30.0%。不过研究团队也坦诚地指出，所有测试的语言模型都无法击败人类玩家，这表明在复杂推理任务方面仍有改进空间。

Ark框架相比现有的机器人软件平台具有显著优势。传统的机器人框架如ROS虽然功能强大，但学习曲线陡峭，文档不够完善，且与机器学习工具的集成不够自然。YARP和OROCOS等框架虽然在特定领域表现出色，但通常只支持C++，限制了其在机器学习社区的普及。相比之下，像LeRobot和PyRobot这样较新的框架虽然使用Python并集成了机器学习工具，但通常只支持特定的机器人平台，限制了其通用性。

Ark的独特之处在于它成功地在多个维度上取得了平衡：Python优先但仍支持C++，模块化设计但易于使用，通用性强但不失专业性。更重要的是，Ark原生支持现代机器学习工作流程，包括数据收集、预处理、模型训练和部署的完整流程。这种设计让机器学习研究人员可以快速上手机器人项目，而无需花费大量时间学习传统的机器人软件栈。

在实际使用中，Ark的安装和配置过程被设计得尽可能简单。整个框架可以通过pip安装，兼容conda环境，这对于习惯了Python生态系统的研究人员来说非常友好。系统的启动和管理也很直观，研究人员可以通过YAML配置文件定义整个Ark网络，然后通过launcher脚本一次性启动所有必要的进程。

研究团队还为Ark提供了丰富的文档和示例代码，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。这些资源的存在大大降低了新用户的学习门槛，让更多的研究人员能够快速掌握框架的使用方法。同时，作为开源项目，Ark也鼓励社区贡献，这有助于框架的持续发展和完善。

当然，Ark框架也有一些局限性和改进空间。目前框架主要专注于模仿学习，对强化学习的支持还比较有限。虽然框架的架构设计支持强化学习，但还缺乏与主流强化学习库的深度集成。研究团队在未来的工作中计划加强这方面的支持，包括与StableBaselines3和RLlib等流行库的集成，以及对并行环境执行的支持。

在仿真方面，虽然Ark支持PyBullet和MuJoCo，但还缺乏域随机化和可微物理等高级功能，这些功能对于robust策略学习和仿真到现实的转移至关重要。研究团队计划在未来的版本中加强与高性能仿真后端的集成，提供更准确、可扩展和多功能的仿真环境。

从更广阔的视角来看，Ark代表了机器人软件开发的一个重要趋势：将机器人技术与现代人工智能技术深度融合。随着大语言模型、多模态模型等AI技术的快速发展，机器人正在从传统的基于规则的系统转向更加智能和自适应的系统。Ark这样的框架为这种转变提供了必要的基础设施支持。

说到底，Ark框架的真正价值不仅在于它解决了技术问题，更在于它改变了人们对机器人编程的认知。它让机器人编程从一个需要多年专业训练的高门槛领域，变成了一个相对容易入门的工具。这种变化的意义是深远的，它可能会吸引更多来自不同背景的研究人员进入机器人领域，从而加速整个领域的发展。

对于普通人来说，虽然可能不会直接使用Ark进行机器人编程，但这项研究的影响是间接而深刻的。更简单易用的机器人开发工具意味着更多的创新和应用，这最终会转化为更好的机器人产品和服务。从家庭服务机器人到工业自动化，从医疗康复到空间探索，Ark这样的工具可能会加速机器人技术在各个领域的普及和应用。

归根结底，Ark框架体现了一个重要的技术发展趋势：工具的民主化。就像早期的编程需要专业的计算机科学背景，而现在许多非专业人士也能够开发应用程序一样，机器人编程也正在变得更加普及和易用。Ark在这个过程中扮演了重要的催化剂角色，它不仅提供了技术解决方案，更重要的是改变了人们对机器人开发复杂性的认知。

有兴趣进一步探索这项研究的读者，可以访问GitHub上的开源代码库，或者查阅研究团队发布的详细文档和教程。这项研究的开源特性意味着任何人都可以参与到框架的改进和扩展中来，这正是推动科技进步的重要力量。

Q&A

Q1：Ark框架是什么？它主要解决什么问题？ A：Ark是华为诺亚实验室开发的开源Python机器人编程框架。它主要解决传统机器人编程复杂、学习门槛高的问题，让机器人编程像搭积木一样简单。框架最大的特色是可以让同一套代码在仿真环境和真实机器人之间无缝切换，大大简化了从实验室到实际应用的部署过程。

Q2：Ark会不会让机器人编程变得太简单，失去专业性？ A：不会。Ark的设计理念是降低入门门槛而不是降低专业性。框架采用分层设计，初学者可以使用简单的Python接口快速上手，而专业开发者依然可以通过C++绑定获得高性能和精细控制。这就像自动挡汽车让驾驶变得更容易，但并没有降低汽车本身的性能和复杂性。

Q3：普通人能使用Ark吗？需要什么基础？ A：需要一定的Python编程基础，但不需要深厚的机器人学专业知识。Ark的设计目标就是让熟悉机器学习的研究人员能够快速转向机器人领域。框架提供了丰富的文档和示例，通过pip就能安装，对于有编程经验的人来说，学习曲线相对平缓。