在人形机器人向通用性、智能化方向加速演进的当下，控制系统的角色正在发生根本变化：它不再只是底层驱动的接口适配层，也不只是策略调用的转译引擎，而是成为连接具身模型、异构本体与多样化任务的“中枢神经系统”。
在 2025 年张江具身智能开发者大会上，来自国家地方共建人形机器人创新中心的尹云鹏博士系统介绍了 OpenLoong 控制框架的整体设计理念与实现路径。该框架面向具身智能机器人开发场景，聚焦如何在异构硬件条件下承接智能模型、控制算法与实机执行的闭环落地问题，提出以“具身操作系统”为参照的新一代控制框架体系。
在 OpenLoong 架构中，控制系统不仅要支撑模型部署与策略下发，更承担着全链仿真、远程调度、任务切换、状态管理、硬件抽象等核心职责，是构建通用型人形机器人基础设施不可或缺的组成部分。
控制系统正在变成“大脑中枢”：从调参算法走向数据驱动体系
传统机器人控制系统多依赖 MPC、PID、WBC 等经典算法体系，在单一场景下具备高稳定性和良好的物理可解释性，但开发过程周期长、参数依赖强，难以在复杂场景中灵活扩展。随着人形机器人逐步迈入“具身智能”阶段，控制需求从刚性任务切换转向软性策略泛化，更强调在多任务、多模型、多构型之间自由迁移的能力。尹云鹏博士提出，这不是算法选择的简单替换，而是整个控制系统思维的迁移：从精调逻辑向训练部署逻辑演进，从执行层控制向感知-认知-行为的多层结构提升。OpenLoong 控制框架正是在这一背景下诞生，其目标不仅是驱动机器人动起来，更是支撑模型跑得通、策略落得地、行为控得稳。
机器人控制的基本框架：以“中枢”为核心的具身系统结构
在具身智能机器人的控制架构中，OpenLoong 采用了以“中枢”为核心的四级控制体系，分别为大脑、小脑、中枢和末梢。相比传统控制架构中以小脑（局部控制）或大脑（策略规划）为主的设计方式，OpenLoong 强调“中枢”的核心作用，将其作为连接各级控制层与外部系统的重要中介与调度中心。
- 大脑主要承担智能推理与策略生成任务，例如动作规划、大模型行为生成、语义理解、意图解析等，是系统的认知源头；
- 小脑负责对来自大脑的高层策略进行实时控制转译，如步态控制、力矩调节、轨迹跟踪等，是典型的反馈控制执行器；
- 中枢则贯穿整个系统，作为任务调度、状态管理与系统协调的核心平台，连接用户交互界面、本地或远程显示系统、云端部署模块与日志分析引擎等系统外设，同时实现指令下发、状态同步、数据采集与回溯等关键功能。
- 末梢对应具体的硬件驱动层，包括电机、关节、传感器、末端执行器等，是机器人与物理世界发生实际接触的接口层；
在 OpenLoong 控制框架中，“中枢”不仅是一个通信中介，更是整个控制系统的主控面板，它通过多协议通信机制（如 DDS、RPC、Dora 等）确保从大脑到末梢的数据流通畅与行为一致，是联通具身智能认知链与控制链的关键中间层。它的存在使整个机器人控制系统不仅能“动起来”，还能“看得见”“调得通”“控得住”，并具备可追踪、可回放、可远程协同的工程能力。
上述四层通过统一的数据总线结构和模块接口标准连接为一体，构成完整的具身智能执行闭环。区别于传统的分散控制逻辑，该框架强调“行为一致性与结构自治性并重”，即在确保行为链条响应效率的同时，也提供足够的模块独立性与结构清晰性，为异构平台适配和多系统部署提供基础保障。
OpenLoong 控制框架组成：六类核心组件构建通用控制运行时
OpenLoong 控制框架基于上述结构，搭建起六大核心组成部分，每个部分均具备高度可拆分与独立复用能力。
1. 公共基础库
这是所有业务模块的运行基座，涵盖IO、UDP、LOG、算数、矩阵、配置文件、计时等底层服务接口，支撑框架在多任务并发、高频控制回环下的稳定运行。
2. 业务运行组件
主要承担控制状态管理、行为调度、模块生命周期控制、错误处理与恢复机制等核心调度任务，通过调度器与控制中心实现任务级别的执行优先级与模式切换控制，保证系统响应的有序性与实时性。
3. 接口驱动组件
该部分负责各类传感器与执行器的通信驱动，包括 EtherCAT 总线设备、CAN 接口模块、IMU、六维力传感器、五指机械手、末端夹爪等，通过标准化抽象接口封装，适配不同厂商设备并实现多构型机器人本体统一驱动。
4. 操控通讯组件
提供涵盖 DDS、UDP、Dora、RPC 等多种通信协议的轻量级通信支持，既支持 ROS2 生态的快速对接，也可在资源受限的嵌入式平台上稳定运行，同时整合了对动捕系统、操控面板、远程 UI、VR 模拟环境与云端任务调度平台的统一数据桥接能力。
5. 控制算法组件
集成强化学习、模仿学习、动作生成器、WBC（全身控制）等多类策略模块，并提供 SDK 接入能力，使开发者可以灵活选择模型策略并嵌入到当前系统运行链路中。
6. 全链仿真组件 + 工具集合
不仅支持 Sim2Sim-Real 部署流程，还提供仿真步进器、观测数据流采集器、日志记录系统、任务状态调试器等开发者工具，显著提升算法验证、参数调试与部署监控的效率。
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六大组件围绕一个统一核心通信总线构建，既支持解耦式模块部署，也支持高频实时联动，在功能逻辑完整性与系统运行效率之间达成工程上的平衡。
OpenLoong 控制框架的功能特性：支撑通用、开放、可迁移的机器人系统能力
OpenLoong 控制框架的设计目标之一是“构建一个适用于多构型、多芯片平台、多任务场景的通用控制基座”，其核心功能特性可从四个层面理解。
硬件驱动适配
框架原生支持异构人形机器人平台，通过统一的驱动接口规范与设备抽象机制，实现不同尺寸、关节布局、执行模组的快速适配与行为映射，已在青龙公版机器人、高擎平台与社区多个自定义构型中完成实机部署验证。
计算平台兼容
在部署适配方面，OpenLoong 控制框架从底层打通多类型接口，包括 EtherCAT、CAN、IMU、五指手、夹爪、六维力传感器等感知与执行设备，同时提供了针对常见芯片平台的驱动兼容层：
目前，OpenLoong 控制框架已支持包括：
Nvidia AGX Orin（GPU）
地平线 RDK（BPU）
Orange Pi 鸿蒙版（NPU）
工业级控制器 AIMB-279（X86）
开发者可通过统一的交叉编译工具链将控制逻辑无缝迁移至不同算力设备上运行，实现控制算法与平台解耦。
仿真部署闭环
框架原生集成与“格物”仿真平台的双向联动能力，支持算法仿真—策略测试—实机部署的全链式策略验证流程；同时在部署路径上打通 sim2sim 与 sim2real 两类工作模式，允许开发者在统一仿真接口下完成策略开发与实机落地，真正实现模型与部署环境的分离与同步。
开发接口友好
框架已对接“致知”具身应用开发平台，支持基于 IDE 的项目向导配置、策略选择、部署调试与远程调用流程，显著降低模型导出、参数配置、任务装配的门槛，提升面向应用的工程交付效率。
与“格物-麒麟-致知”平台协同构建具身智能闭环生态
OpenLoong 控制框架并非单点工具，而是 OpenLoong 社区推动的“具身智能新范式”中间的关键一环。
OpenLoong 控制框架与社区内三个关键平台互为支撑：
格物仿真平台：高精度仿真 + 强化学习框架；
麒麟训练场：异构人形机器人大数据训练场；
致知开发平台：端到端训推部署 IDE。
它与“麒麟”多源训练场配合实现数据获取与标注，“格物”仿真平台完成策略训练与模型测试，“致知”应用开发平台承担开发过程管理与策略部署。四者联合构成一个具备“感知-认知-动作-迁移”能力的完整工具栈，覆盖从模型到机器人、从仿真到本体、从数据到行为的全链路闭环系统。这一生态将控制框架从单一软件系统拓展为多平台之间的核心桥梁，是实现未来人形机器人“快速开发+低成本部署+高适应性运行”的关键技术基础。
全面开源，支持社区共建：控制系统的技术底座逐步成型
OpenLoong 控制框架的提出与落地标志着控制系统在具身智能背景下的职能重构：它不再只是服务于底层硬件的运动执行逻辑，而是面向大模型接口、异构策略管理、数据流程闭环、仿真系统对接、应用任务封装等多层系统的集成中枢。
目前，OpenLoong 控制框架已在 OpenLoong 开源社区开源，并在青龙公版机等机器人上完成实机部署验证，表现出良好的稳定性与扩展性。欢迎大家点击直达开源仓库，我们诚邀具身智能开发者、机器人控制研究者与软硬件系统工程团队一同加入，共建下一代可控、可拓展、可验证的开源控制系统，为具身智能的大规模落地铺设真正可用、可复用的技术底座。
