研究人員在香港開發了一個新的（AI）學習框架的學習框架教導人形機器人從閒置的位置站起來，無論位置或地形如何。
雖然研究尚未提交同行評審，但該團隊於2月12日發布了他們的調查結果Girub，包括上傳到arxiv預印度數據庫，以及一個視頻，展示了他們的行動框架。
該視頻顯示，兩隻兩足動物的人形生物抬起後站著，坐在牆上，躺在沙發上，躺在椅子上。研究人員還測試了人形機器人在各種地形和傾斜上右手的能力，包括一條石路，玻璃坡以及靠在樹上的同時。
他們甚至試圖通過在試圖起床時擊中或踢它來破壞機器人。在每種情況下，都可以看到機器人適應其環境，並成功站起來。
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由於系統稱為“人形站立控制”（主機）的系統，這種出色的能力被擊倒然後再次站起來。科學家通過強化學習，一種機器學習，代理（在這種情況下為主機框架）試圖通過反複試圖執行任務。從本質上講，機器人採取了行動，如果該動作產生積極的結果，它將發出獎勵信號，鼓勵其下次發現自己處於類似狀態時再次採取該行動。
興起
該團隊的系統比這更複雜，使用四個獨立的獎勵組來實現更有針對性的反饋，以及一系列的運動約束，包括運動平滑和速度限制，以防止不穩定或暴力運動。在初始培訓期間還施加了垂直拉力，以幫助指導學習過程的早期階段。
最初使用的主機框架是在模擬中使用的艾薩克健身模擬器，NVIDIA開發的物理模擬環境。一旦對模擬進行了充分的培訓，將其部署到一個單位G1人形機器人對於實驗測試，視頻中的結果已在視頻中進行了證明。
這項科學家在研究中寫道：“使用單位G1類人生物機器人的實驗結果表明，在各種現實世界中，平穩，穩定且強大的站立運動。” “展望未來，這項工作為將站立控制控制納入現有的人形系統系統鋪平了道路，並有可能擴大其現實世界的適用性。”
起床似乎是我們人類的第二本性，但這是人類機器人過去努力複製的東西，因為您可以從一個機器人的蒙太奇掉下來並且無法返回直立的位置。教機器人這是一回事，但是要在現實世界中有用，他們需要能夠處理諸如絆腳石，絆倒和跌倒之類的具有挑戰性的情況。
