站起控制对于人形机器人至关重要。但现有方法要么局限于忽略硬件限制，要么依赖于预定义的站起轨迹，无法在真实场景中实现多姿势站起。

 

为此，上海交通大学联合上海AI Lab、香港大学等提出一种站起控制强化学习算法HoST（Humanoid Stand-up Control）。其中，上海交通大学与上海AI Lab联培博士生黄涛为论文一作。

HoST能够让人形机器人从零开始学会在各种真实场景、地形中用不同姿势快速站起，兼具平滑性、稳定性、鲁棒性。不同于现有工作，HoST能够不依赖于预定义的站起轨迹，并且解决了真机部署下的动作不平缓与抖动等问题。

具体而言，HoST算法将多评判强化学习、平滑正则化和隐式速度约束相结合，让机器人学习自适应站立动作。该算法可以在多种虚拟地形上训练并将技能直接部署在真机上，通过内置速度限制实现流畅的运动控制，有效减少了机器人在站起过程中出现震荡情况和剧烈动作，保护硬件。

HoST算法具有强鲁棒性，控制策略能够抵御外部干扰，如力、有效载荷、柔软的绊倒物体和随机扭矩丢失。还能够帮助机器人在紧急状态下站起，具有跌倒恢复、动态平衡和站立稳定性等能力。

在经过仿真环境训练后，黄涛博士等研究人员还成功将HoST算法部署在了宇树G1人形机器人上。无论是在台阶、石子路、草坪等室外环境，还是在沙发、斜坡、软垫等多种室内环境，甚至是在背负6千克的大背包、被测试人员用物体干扰时，宇树G1机器人均都能实现快速站起。

3月10日晚7点，智猩猩邀请到论文一作、上海交通大学与上海AI Lab联培博士生黄涛参与「智猩猩AI新青年讲座具身智能专题」第22讲，以《人形机器人多姿势站起控制HoST及宇树G1部署》为主题带来直播讲解。