人形机器人的身体结构与人类相似，可以快速有效地处理现实世界中的各种任务。近年来，这些机器人及其底层控制算法得到了显著改进。其中许多机器人现在可以移动得更快，模仿各种类似人类的动作。
由于这些机器人的设计与人类类似，可以行走或奔跑，因此它们需要用两条腿保持平衡，因此它们有时会与物体相撞或在不平坦的地形上绊倒，摔倒在地。然而，与跌倒后可以轻松站起来的人类不同，人形机器人有时会被困在地上，需要人类的帮助才能重新站起来。
诺伊大学香槟分校的研究人员最近开发了一种新的机器学习框架，可以让类人机器人在跌倒后自动站起来并恢复。该框架在arXiv预印本服务器上的一篇论文中提出，可以使这些机器人更加自主，可能有助于它们未来的大规模部署。
“手工设计起身控制器非常困难，因为类人机器人跌倒后会处于各种不同的姿势，而且类人机器人需要在具有挑战性的地形上行动，”何夏林、董润培及其同事在论文中写道。“本文开发了一个学习框架，用于制作控制器，使类人机器人能够从各种地形的各种姿势中起身。”
该研究团队开发的新框架名为HUMANUP，它依赖于强化学习(RL) 方法。这种方法旨在提高人形机器人无论跌倒时处于什么位置都能站起来的能力。
“与之前成功的类人运动学习应用不同，起身任务涉及复杂的接触模式，这需要准确地模拟碰撞几何和更稀疏的奖励，”何、董和他们的同事写道。“我们通过遵循课程的两阶段方法应对这些挑战。”
HUMANUP RL 框架涵盖两个不同的阶段。在第一阶段，该框架专注于确定允许机器人站立的良好肢体轨迹，这对机器人动作的平稳程度或执行这些动作的速度的限制最小。
另一方面，在第二阶段，框架会细化前一阶段发现的动作，最终将其转化为机器人可以执行的平滑而缓慢的动作。值得注意的是，无论机器人的位置和跌落的地形如何，这些精细的动作都应该有效。
研究人员在模拟和现实环境中测试了他们的框架，并将其部署在Unitree G1 人形机器人上，这是中国公司 Unitree Robotics 开发的先进机器人系统。他们的发现非常有希望，因为他们发现他们的方法可以让机器人在跌倒后自主恢复，无论它处于什么位置和下面的地形如何。