主要观点总结
文章介绍了上海AI Lab具身智能中心研究团队在机器人控制领域的最新突破，其提出的HoST算法使人形机器人在复杂环境中实现自主站起，并展现出强大的抗干扰能力。该突破解决了机器人从坐姿到站姿的转换难题，并为人形机器人在家庭、医疗、救援等场景的广泛应用奠定基础。文章还详细描述了HoST算法的核心技术、奖励函数设计、策略优化、探索策略、运动约束以及实验评估等。
关键观点总结
关键观点1: HoST算法使人形机器人实现自主站起
HoST算法是上海AI Lab具身智能中心研究团队的最新突破，使人形机器人在多种复杂环境中实现自主站起，并展现出强大的抗干扰能力。
关键观点2: 解决机器人从坐姿到站姿的转换难题
这一创新不仅解决了机器人从坐姿到站姿的转换难题，也为未来人形机器人在家庭、医疗、救援等场景中的广泛应用奠定了基础。
关键观点3: HoST算法的核心技术和奖励函数设计
HoST算法采用强化学习框架，通过设计多种奖励函数来解决站起控制任务。研究者们设计了任务奖励、风格奖励、约束奖励与后任务奖励，并采用多评论家技术进行策略优化。
关键观点4: 有效的探索策略和运动约束
研究者们设计了基于课程的辅助力探索策略，以提高学习效率。同时，引入动作缩放系数和避免行为抖动的平滑约束方法来解决机器人学习中的问题。
关键观点5: 实验评估和真机测试
文章还介绍了仿真环境中站起动作的评估指标以及真机测试中机器人Unitree G1在不同地形上的成功站起实例。HoST算法在各种复杂外部干扰条件下也表现出稳定性和动态平衡的恢复能力。
文章预览
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 近日，上海 AI Lab 具身智能中心研究团队在机器人控制领域取得了最新突破，提出的 HoST（Humanoid Standing-up Control）算法，成功让人形机器人在多种复杂环境中实现了自主站起，并展现出强大的抗干扰能力。 这一创新不仅解决了机器人从坐姿到站姿的转换难题，还为未来人形机器人在家庭、医疗、救援等场景中的广泛应用奠定了基础。 通过强化学习框架和多项技术优化，HoST 算法在仿真和真实环境中均表现出色，为人形机器人应对实际环境中的失衡恢复、动态平衡等挑战
………………………………
