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2 月 16 日，上海交通大学、上海 AI Lab、香港大学、浙江大学以及香港中文大学共同发布了最新研究成果《学习跨多种姿势的人形站立控制》。这项研究让人形机器人首次实现了在多种复杂场景中的自主站立。

直立控制对人形机器人至关重要。现有的方法要么局限于忽略硬件限制的仿真环境，要么需要提前设定好地面轨迹，这让它们很难应对现实中的多样化姿态。为此，研究团队设计了一种名为HoST（人形站立控制）的具身智能控制学习算法。这是一种全新的强化学习框架，可以从零开始学习站立控制，实现从模拟到实际应用的转换。

经过模拟训练后，该控制策略直接应用到了宇树Unitree G1人形机器人上。测试涵盖了多种场景，如木地板、草地斜坡、倚靠大树、坐在台阶上、石子路以及靠在椅子上等。试验表明，机器人能够在实验室和户外等各种环境下稳定站立。