导读：

2 月 16 日，上海交通大学、上海 AI Lab、香港大学、浙江大学和香港中文大学联合发布了一项新研究成果——《学习跨多种姿势的人形站立控制》。这项研究首次让人形机器人在多种复杂场景中自主站立起来。

直立控制对于人形机器人非常重要。目前的方法要么只限于忽略硬件限制的模拟，要么依赖于预先设定的地面运动轨迹，这使得它们难以适应现实中的不同姿势。为了填补这个空白，研究团队开发了一种名为HoST（人形站立控制）的具身智能控制学习算法。这是一种从头开始学习站立控制的强化学习框架，能够实现在不同姿势下的模拟到现实的转移。

经过基于模拟的训练后，该控制策略被直接应用于宇树Unitree G1人形机器人。测试环境包括木地板、草地斜坡、倚靠大树、坐在台阶上、石子路以及靠在椅子上等。实验结果显示，机器人在各种实验室和户外环境中都能平稳且稳定地站立。