上海交大新突破：人形机器人学会自主站立，无需人扶！

在元宵晚会的舞台上，撒贝宁与宇树机器人的蹒跚亮相引发了观众对人形机器人运动能力的关注。然而，人形机器人的技术进步日新月异，不稳的行走姿态或许很快就会成为历史。

近日，上海交通大学与上海人工智能实验室的研究人员共同发布了一项名为“HoST”的强化学习框架。这一创新技术使人形机器人能够迅速适应各种真实场景和地形，实现多样化的站立姿势。

HoST框架融合了多评判强化学习、平滑正则化和隐式速度约束，让机器人能够学习自适应站立动作。通过这一框架，机器人可以在虚拟地形上进行训练，并将所学技能直接应用于现实世界。内置的速度限制确保了机器人动作的流畅性，减少了站立过程中的震荡和剧烈动作，有效保护了硬件。

据研究人员介绍，HoST框架的特点之一是多样化的站立姿势。无论是在室外还是室内环境，机器人都能平稳地站立。该框架还展现出极强的鲁棒性，能够应对外部干扰，如力、载荷变化、柔软障碍物以及随机扭矩丢失等。

更HoST框架赋予了机器人在紧急状态下的站立技能。无论是跌倒恢复、动态平衡还是站立稳定性，机器人都表现得十分出色。在宇树G1人形机器人上的测试中，机器人能够从全身躺地的状态迅速站起，展现出强大的运动能力。

在户外环境中，机器人同样表现出色。无论是躺在台阶上、靠着树坐着，还是平躺在铺满石子的路上或草坪上，机器人都能迅速站起。同样，在室内环境中，无论是沙发、地板、斜坡还是软垫，机器人都能从各种姿势中迅速站起，动作干脆利落。

机器人在动态平衡能力上也表现出色。从斜坡上站起后，机器人能够一边保持平衡一边移动。即使在负重状态下，机器人也能轻松站起。在测试中，背负6千克背包的机器人即使在受到外部干扰的情况下，也能迅速且稳定地站起。

HoST框架的提出，解决了以往方法中忽视硬件限制和依赖预设轨迹的问题。通过强化学习，机器人能够学习在各种地形上的自适应站立动作，实现从仿真到现实的有效迁移。这一成果为人形机器人的站立控制奠定了基础，并有望在未来得到更广泛的应用。