Ark：一个基于Python的开源机器人学习框架

机器人技术在硬件方面取得了显著进展，从DARPA的城市挑战赛和机器人挑战赛到首次举办的人形机器人踢拳比赛，然而商业自主性仍然落后于机器学习的进步。一个主要瓶颈在于软件：当前的机器人堆栈需要陡峭的学习曲线、低级别的C/C++专业知识、分散的工具以及复杂的硬件集成，这与推动现代人工智能发展的以Python为中心、文档齐全的生态系统形成了鲜明对比。我们介绍了ARK，这是一个开源的、以Python为主的机器人框架，旨在缩小这一差距。ARK提供了一个类似Gym环境的接口，使用户能够在高保真模拟和物理机器人之间无缝切换的同时收集数据、预处理数据并使用最新的模仿学习算法（如ACT、扩散策略）训练策略。轻量级的客户端-服务器架构提供了网络化的发布者-订阅者通信，可选的C/C++绑定则确保了在需要时实现实时性能。ARK附带了用于控制、SLAM（同时定位与地图构建）、运动规划、系统辨识和可视化等任务的可重用模块，并且具有与ROS（机器人操作系统）原生互操作的能力。详尽的文档和案例研究——从操作到移动导航——展示了快速原型设计、轻松更换硬件以及端到端管道的优势，这些都堪比主流机器学习工作流程的便利性。通过在共同的Python框架下统一机器人技术和AI实践，ARK降低了入门门槛，并加速了自主机器人的研究和商业部署。