中国和香港的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）学习框架，该框架教人形机器人无论位置或地形如何，都能以令人难以置信的速度从空闲位置站起来。虽然这项研究尚未提交同行评议，但该团队于2月12日在GitHub上发布了他们的发现，包括上传到arxiv预印本数据库的一篇论文，以及一段演示他们的框架在行动中的视频。视频显示，一个两足人形机器人仰卧、靠墙坐着、躺在沙发上和斜靠在椅子上后站起来。研究人员还测试了人形机器人在不同地形和斜坡上的自我调整能力——包括石路、玻璃斜坡和靠在树上的时候。他们甚至试图在机器人试图站起来时通过敲打或踢它来扰乱它。在每个场景中，都可以看到机器人正在适应其环境，并显示成功站立。

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这种被击倒然后又站起来的非凡能力要归功于名为“人形站立控制”（HoST）的系统。科学家们通过强化学习实现了这一点，这是一种机器学习，代理（在这种情况下是HoST框架）试图通过反复试验来执行任务。本质上，机器人采取行动，如果该行动产生积极的结果，它会被发送一个奖励信号，鼓励它在下次发现自己处于类似状态时再次采取该行动。上升到这个场合，团队的系统比这更复杂一点，使用四个独立的奖励组来获得更有针对性的反馈，以及一系列运动约束，包括运动平滑和速度限制，以防止不稳定或剧烈的运动。在初始训练期间，还施加了垂直拉力，以帮助指导学习过程的早期阶段。HoST框架最初是在使用艾萨克健身房模拟器的模拟中训练的，艾萨克健身房模拟器是英伟达开发的物理模拟环境。一旦该框架在模拟中得到充分训练，它就被部署到Unitree G1人形机器人中进行实验测试，其结果在视频中展示。“Unitree G1人形机器人的实验结果证明了在各种现实场景中的平滑、稳定和稳健的站立运动，”科学家们在研究中写道。“展望未来，这项工作为将站立控制集成到现有的人形系统中铺平了道路，并有可能扩大其现实世界的适用性。”

对我们人类来说，起床可能是第二天性，但这是人形机器人在过去努力复制的东西，正如你可以从机器人摔倒并无法恢复直立姿势的蒙太奇中收集到的那样。教机器人像人一样走路或跑步是一回事，但要在现实世界中有用，他们需要能够处理绊倒、绊倒和摔倒等具有挑战性的情况。