在元宵晚會的舞臺上，撒貝寧與宇樹機器人的蹣跚亮相引發了觀眾對人形機器人運動能力的關注。然而，人形機器人的技術進步日新月異，不穩的行走姿態或許很快就會成為歷史。
近日，上海交通大學與上海人工智能實驗室的研究人員共同發布了一項名為“HoST”的強化學習框架。這一創新技術使人形機器人能夠迅速適應各種真實場景和地形，實現多樣化的站立姿勢。
HoST框架融合了多評判強化學習、平滑正則化和隱式速度約束，讓機器人能夠學習自適應站立動作。通過這一框架，機器人可以在虛擬地形上進行訓練，并將所學技能直接應用于現實世界。內置的速度限制確保了機器人動作的流暢性，減少了站立過程中的震蕩和劇烈動作，有效保護了硬件。
據研究人員介紹，HoST框架的特點之一是多樣化的站立姿勢。無論是在室外還是室內環境，機器人都能平穩地站立。該框架還展現出極強的魯棒性，能夠應對外部干擾，如力、載荷變化、柔軟障礙物以及隨機扭矩丟失等。
更HoST框架賦予了機器人在緊急狀態下的站立技能。無論是跌倒恢復、動態平衡還是站立穩定性，機器人都表現得十分出色。在宇樹G1人形機器人上的測試中，機器人能夠從全身躺地的狀態迅速站起，展現出強大的運動能力。
在戶外環境中，機器人同樣表現出色。無論是躺在臺階上、靠著樹坐著，還是平躺在鋪滿石子的路上或草坪上，機器人都能迅速站起。同樣，在室內環境中，無論是沙發、地板、斜坡還是軟墊，機器人都能從各種姿勢中迅速站起，動作干脆利落。
機器人在動態平衡能力上也表現出色。從斜坡上站起后，機器人能夠一邊保持平衡一邊移動。即使在負重狀態下，機器人也能輕松站起。在測試中，背負6千克背包的機器人即使在受到外部干擾的情況下，也能迅速且穩定地站起。
HoST框架的提出，解決了以往方法中忽視硬件限制和依賴預設軌跡的問題。通過強化學習，機器人能夠學習在各種地形上的自適應站立動作，實現從仿真到現實的有效遷移。這一成果為人形機器人的站立控制奠定了基礎，并有望在未來得到更廣泛的應用。
