人形機器人翻身術：全新學習框架讓跌倒不再是問題

人形機器人，顧名思義，就是模仿人類身體結構設計的機器人。近年來，隨著控制技術的進步，這些機器人已經能夠執行更多複雜的任務，甚至模仿人類的各種動作。然而，正因為它們像人類一樣用雙腿行走，難免會遇到碰撞或跌倒的情況。與人類不同，人形機器人一旦跌倒，往往需要人工協助才能重新站起來。

伊利諾大學厄巴納-香檳分校的研究團隊最近開發出一套全新的機器學習框架，讓人形機器人能夠在跌倒後自動恢復站立。這項研究成果發表在arXiv預印本伺服器上，有望提升人形機器人的自主性，為未來的廣泛應用鋪路。

研究團隊成員何曉林、董潤培等人指出：「由於人形機器人跌倒後的姿態千變萬化，加上它們需要在各種複雜地形上操作，傳統的控制器設計相當困難。我們開發的學習框架，能夠讓機器人在不同地形、不同姿態下都能順利站起來。」

這套名為HUMANUP的框架，採用強化學習(RL)方法，專門針對人形機器人的跌倒恢復進行最佳化。與以往的研究不同，這套框架特別強調了碰撞幾何的精確建模，並採用兩階段課程學習來克服挑戰。

在第一階段，框架專注於找出適合機器人站立的肢體軌跡，不限制動作的流暢度或速度。第二階段則對這些動作進行細化，使其變得更加平緩且可控，無論機器人處於什麼位置或地形都能有效執行。

研究團隊在模擬環境和真實世界中進行了測試，將這套框架應用於中國優必選公司開發的Unitree G1人形機器人。結果顯示，無論機器人處於仰臥或俯臥狀態，在平坦、可變形、濕滑或傾斜的地形上，都能自主恢復站立。

何曉林等人表示：「據我們所知，這是首次在真實世界中成功展示人形機器人學習站立策略的研究。這項創新技術未來可望應用於更多人形機器人，讓它們在跌倒後能夠自動恢復，進一步推動這類機器人的普及應用。」

這項突破性的研究，不僅解決了人形機器人長期以來的技術瓶頸，更為未來的機器人發展開啟了新的可能性。隨著技術的不斷進步，我們或許很快就能看到這些「機器人翻身術」在各種實際場景中發揮作用，為人類生活帶來更多便利。