华为发布全新机器人学习开源Python框架Ark

近年来，机器人硬件技术的发展可谓日新月异，从DARPA机器人挑战赛中展现的救灾能力，到人形机器人令人惊叹的自由搏击表演，无不昭示着硬件层面的巨大进步。然而，与硬件的突飞猛进形成鲜明对比的是，机器人自主智能的提升却屡屡受制于软件层面的发展瓶颈。传统机器人技术栈高度依赖C/C++，工具链分散，硬件集成复杂，学习门槛居高不下，这些因素都严重制约了机器人领域的创新速度和应用普及。正是在这样的背景下，华为诺亚方舟实验室携手德国达姆施塔特工业大学、英国伦敦大学学院、帝国理工学院和牛津大学的研究者，联合推出了面向机器人学习的开源Python框架——Ark，旨在为机器人开发领域带来一股清流。

1. Python：机器人学习的“金钥匙”

Ark框架选择Python作为核心开发语言，这一决策并非偶然，而是深刻洞察了当前人工智能与机器人领域发展趋势后的必然选择。Python凭借其简洁的语法、强大的生态系统及活跃的社区，已毫无疑问地成为人工智能开发的首选语言。从数据处理的NumPy、Pandas，到机器学习的Scikit-learn，再到深度学习的TensorFlow和PyTorch，Python丰富的库和框架为AI开发者提供了从数据预处理到模型训练、评估和部署的“一条龙”服务。

Tips: Python的易学易用特性显著降低了AI研究与开发的门槛，使得更多研究者能够快速上手并专注于算法创新。这种优势延伸到机器人领域，同样能够吸引更多AI人才投身于具身智能的探索。

Ark框架以Python为中心，正是希望借助这一优势，让熟悉Python的AI研究者能够更轻松地参与到机器人开发中，而无需过多关注底层硬件控制的复杂性。这不仅能够加速机器人学习算法的迭代与实验，也能促进AI与机器人两个领域的交叉融合。

2. Ark框架的三大核心设计理念

Ark框架的设计并非空中楼阁，而是紧密围绕解决当前机器人学习开发痛点展开，其核心设计理念可以概括为以下三点：

2.1 深度兼容主流机器学习生态

Ark框架深刻理解AI研究者的习惯与需求，提供了与常用机器学习库（如PyTorch、TensorFlow）一致的用户接口。这意味着AI研究者可以沿用他们熟悉的工具和流程来处理机器人数据、训练控制策略，无需重新学习一套全新的框架。无论是从仿真环境还是真实机器人采集和预处理数据，Ark都提供了便捷的工具链。更重要的是，它能够无缝集成ACT、Diffusion Policy等前沿模仿学习方法进行策略训练，这为快速验证新算法在机器人上的有效性铺平了道路。

2.2 仿真与实机的无缝切换

开发机器人算法时，在真实硬件上进行初期测试往往成本高、风险大。因此，仿真环境成为算法开发和验证的重要环节。然而，传统开发流程中，仿真环境与真实机器人之间的切换常常需要大量的代码修改和适配工作，极易引入错误。Ark框架通过创新性的分布式节点架构和一个简单的统一配置开关（sim = True/False），完美解决了这一难题。

这意味着，开发者在仿真环境中调试好的代码，无需做大的改动，只需修改一个配置参数，就能直接部署到真实机器人上运行。系统接口在仿真和实机模式下保持高度一致，显著降低了迁移复杂度和错误率。目前，Ark已支持PyBullet和MuJoCo这两款主流的物理仿真引擎，未来还计划集成Isaac Sim等更多高性能模拟器，进一步丰富其仿真能力。

2.3 Python为中心，兼顾高性能需求

虽然Ark以Python为核心，追求开发的便捷性和快速迭代能力，但它并未因此牺牲性能。对于机器人系统中如运动控制这类对实时性要求极高的底层任务，Ark框架提供了C/C++扩展接口（基于pybind11封装）。这种设计巧妙地平衡了Python的易用性与底层任务的执行效率，使得用户可以根据不同模块的需求选择最合适的实现方式。

3. Ark框架的架构与核心功能模块

Ark框架在架构上采用了模块化设计，将整个系统拆分为多个独立的Python进程节点。这些节点通过异步消息通道进行灵活的数据交换，底层通信采用了LCM（Lightweight Communications and Marshalling）协议。LCM以其轻量化、高扩展性和多语言兼容能力，为Ark框架提供了坚实的通信基础。网络层采用可插拔结构，也为未来扩展至分布式训练与推理等更复杂的工作流预留了空间。

3.1 核心功能模块概览

Ark框架的强大功能由其各个核心模块协同实现，以下是这些模块的简要介绍及其主要优势：

3.2 便捷的观测与动作通道

为了进一步降低算法开发的门槛，Ark框架的观测与动作接口设计借鉴了OpenAI Gym（现Gymnasium）的风格。开发者可以通过熟悉的reset()方法获取初始观测与环境信息，通过step()方法输入动作并获取下一步的观测、奖励、终止/截断标志及额外信息。这种设计使得研究者能够快速将已有的强化学习或模仿学习算法迁移到Ark框架上，并在不同的机器人平台或任务上进行测试。

3.3 灵活的驱动接口与ROS兼容性

硬件兼容性是机器人框架面临的重要挑战之一。Ark框架提供了灵活的驱动接口，既能支持Python原生驱动，也能通过pybind11封装C++底层接口以满足高实时性需求。框架内置了抽象基类ComponentDriver，用户只需继承该类并重写标准方法，即可方便地集成新的硬件设备。

考虑到ROS（Robot Operating System）在传统机器人开发中的广泛应用，Ark框架特别提供了专用的ROS-Ark桥接驱动。这意味着用户无需修改原有的ROS代码，即可实现ROS topic与Ark消息通道的双向通信，从而实现Ark与现有ROS系统的混合运行。这为从ROS向Ark的平滑迁移提供了可能，保护了用户现有的投资。目前，该桥接器主要支持ROS 1，对ROS 2的支持将根据社区反馈逐步推进。

4. 强大的可视化与调试工具

机器人系统通常由多个模块、多个进程组成，模块间的耦合关系复杂，调试难度较高。Ark框架充分考虑到这一点，针对性地推出了三大内省工具，极大地提升了系统的可调试性和透明性：

• Ark Graph：这是一个实时系统拓扑可视化工具，能够展示所有活跃节点、消息通道和服务之间的连接关系，让开发者对整个系统的运行状态一目了然。
• Ark Plot：支持对任意数值型消息通道的数据进行实时绘图，这对于参数整定、数据趋势分析和故障诊断非常有帮助。
• Ark Viewer：专门用于可视化基于LCM传输的图像消息通道，适用于相机标定、运行监控和图像算法调试等场景。

这些工具的集成，使得开发者能够更直观地理解系统行为，快速定位并解决开发过程中遇到的问题。

5. Ark框架的社区与资源

作为一个开源项目，Ark框架的成长离不开社区的支持。目前，Ark框架的社区活跃度正在持续攀升，研究者和开发者可以通过以下资源快速上手：

开源不仅意味着免费使用，更意味着开放协作。开发者可以通过贡献代码、报告问题、参与讨论等方式，共同推动Ark框架的完善与发展。

图 3：Ark 目前的下载量（图片来源：机器之心）

6. Ark框架的未来展望

Ark框架的推出，为机器人学习领域注入了新的活力。它以Python为核心，简化了机器人开发流程，打通了机器学习与机器人领域的技术壁垒，实现了仿真与实机的无缝切换，并提供了丰富的工具链支持。

展望未来，随着框架功能的不断完善，Ark有望在以下几个方面发挥更大作用：

1. 更广泛的仿真器支持：除了已支持的PyBullet和MuJoCo，未来计划集成Isaac Sim等更多高性能模拟器，满足不同场景的需求。
2. 更强大的分布式能力：网络层的可插拔结构为未来扩展至分布式训练与推理等复杂工作流奠定了基础。
3. 更丰富的硬件支持：随着社区的发展，更多类型的机器人硬件驱动将被集成进来。
4. 更完善的社区生态：教程、示例项目和第三方贡献的增多，将使得Ark框架对新手更加友好。

对于致力于具身智能研究的学者和机器人开发者而言，Ark框架无疑提供了一个连接算法创新与实际应用的强大桥梁。它不仅降低了开发门槛，更重要的是，它为快速验证想法、迭代算法、最终部署到真实世界提供了一站式的解决方案。我们有理由相信，Ark框架将在推动机器人自主智能发展的道路上扮演越来越重要的角色。

参考链接：

• Ark 论文
• Ark 代码仓库
• Ark 教程
• 文章来源：机器之心