Исследователи представили работу Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures, в которой описывается новый подход к обучению робота Unitree G1 вставать из разных положений. В отличие от традиционных алгоритмов, рассчитанных на строго заданные сценарии падений, эта система использует методы обучения с подкреплением, позволяющие роботу находить эффективные траектории подъёма в самых разных ситуациях.
Эксперименты показали, что Unitree G1 способен подниматься как из положения лёжа на спине или животе, так и из более сложных, нестандартных поз. Время подъёма в среднем составляет всего несколько секунд, при этом робот сохраняет устойчивость и не теряет баланс во время выполнения манёвра.
Тестирование подтвердило высокую универсальность метода: алгоритм работает даже при изменении начальных условий, когда робот падает на бок или в скрученной позе. Это существенно расширяет практическую надёжность гуманоидных машин в реальной среде, где предсказать характер падения невозможно.
