近期，來自上海交通大學、上海人工智能實驗室、香港大學、浙江大學以及香港中文大學的研究團隊聯合宣布了一項關于人形機器人技術的新突破。他們在2月12日公布的研究成果中，成功開發出一種能夠讓人形機器人在多種復雜場景下自主站立起來的控制技術。
這項名為“學習跨多種姿勢的人形站立控制”的研究，解決了人形機器人在不同姿勢下站立控制的難題。此前，人形機器人的直立控制技術要么受限于模擬環境中的硬件約束，要么依賴于預設的地面運動軌跡，難以適應現實世界中多變的站立需求。
為了克服這一挑戰，研究團隊創新性地提出了具身智能控制學習算法HoST。這是一種基于強化學習的框架，能夠讓人形機器人從零開始學習站立控制，并將模擬環境中的學習成果遷移到現實世界中。通過這一算法，人形機器人能夠在各種姿勢下實現平穩、穩定的站立。
在實驗中，研究團隊將學到的控制策略部署在宇樹Unitree G1人形機器人上，并設置了多種測試場景，包括木地板、草地斜坡、倚靠大樹、坐在臺階上、石子路以及靠在椅子上等。實驗結果顯示，機器人在這些復雜多變的場景中均能夠成功站立，展現了出色的適應性和穩定性。
不僅如此，研究團隊還測試了機器人在戶外環境中的表現。在石子路和草地斜坡等復雜地形上，機器人同樣展現出了強大的站立控制能力，進一步驗證了HoST算法的有效性和實用性。
這一研究成果的公布，標志著人形機器人在站立控制技術上取得了重要進展。未來，隨著技術的不斷發展和完善，人形機器人有望在更多領域發揮重要作用，為人類的生活和工作帶來更多便利。
同時，這一研究也展示了強化學習在機器人控制領域的巨大潛力。通過模擬到現實的遷移學習，機器人能夠在更短的時間內掌握復雜技能，從而加速機器人技術的發展和應用。
這項研究不僅關注技術本身，還注重技術的實用性和應用場景的拓展。通過在不同場景下的測試，研究團隊驗證了人形機器人在現實世界中的可行性和可靠性，為人形機器人的進一步應用奠定了堅實基礎。
