HoST（人形起身）

HoST: Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse PosturesHoST进阶

用强化学习从零学会让人形机器人从各种姿势自己站起来的控制框架

上海人工智能实验室（庞江淼团队）联合上海交大、港大、浙大、港中文 2025 年 2 月发布，发表于 RSS 2025 并获最佳系统论文提名。它解决人形机器人摔倒后怎么自己站起来：以往方法要么只在仿真里跑、忽略真实电机限制，要么依赖针对某种地面预先设计的起身轨迹。HoST 不用参考动作，在多种仿真地形上用强化学习从零学习，用多个价值网络（critic）分别评估不同奖励组，配合课程学习；再加平滑正则和隐式速度上限，避免真机上抖动和动作过猛。训练后直接部署到宇树 G1，在室内外多种场景都能从躺卧、靠坐等姿势起身，是跌倒恢复方向的代表工作。