这种超反应性类人生物机器人在跌倒后6秒内上升，比人快78％

简而言之

🤖配备技术的人形机器人人类秋天后可以迅速起床，从而提高其自主权。
人类的系统达到了成功率78.3％起床98.3％对于各个领域的逆转。
框架使用两个步骤学习进行更多运动体液等受控，适合真实环境。
尽管有局限灵活性和效率。

人形机器人代表了一项重大的技术进步，但是他们在跌倒后起床的能力长期以来一直是一个障碍。随着人类技术的发展，正在发生重大变化。这项新技术使机器人可以更有效地起床，从而扩大其在各种环境中使用的潜力。得益于自动学习，研究人员能够创建一个强大的框架，以提高其自主权，从而减少人类的依赖。这种进步可能会改变人类机器人在现实世界中相互作用的方式，从而通向更大，更复杂的应用。

秋天后恢复的挑战

人类机器人尽管技术进步，但仍然容易受到跌倒的影响。这种脆弱性限制了它们在崎land或受限空间等复杂环境中的部署。 DARPA机器人技术挑战强调了这个问题，大多数机器人在秋天后需要人类援助。用于丢弃后控制器的设计很复杂，由于非周期性运动和各种身体接触。与常规的运动不同，机器人必须确定一系列接触序列才能起床。这通常需要依靠身体不同部位的环境，做出标准运动设计的过时决策。

人类框架将自己作为创新解决方案表示。基于自动学习，它允许人形机器人从各个领域的不同秋季情况中恢复。该框架分为两个阶段：最初，它标识了有效肢体的轨迹，以使机器人起床。然后，这些最初的动作被完善，以变得更加流动和控制，适合现实世界中的执行。

人形生物的自适应运动

为了测试人类的效率，研究人员在六种不同类型的地形上对G1 Unity机器人进行了测试：混凝土，砖块，石瓷砖，泥泞的草，草和雪地坡。这些地形在斜坡，刚度，粗糙度和颠簸方面有所不同。在测试过程中，机器人必须从仰卧位置的躺椅滚动并起床。将人类的性能与G1默认控制器的性能进行了比较。

在更坚固的地形上，G1的默认控制器显示出弱点，仅在平坦和牢固的表面上运行良好。武器运动的过度使用导致发动机过热，从而降低了效率。另一方面，Humanup优化了腿部发动机的使用，将调查时间降低到大约六秒钟。根据研究人员的说法，面对滑行，颠簸，斜率和土壤依从性，人类的随机化可以提高鲁棒性，达到78.3％的成功率，滚动98.3％。

地形类型	发布时间（秒）	成功率（％）
具体的	6	98.3
砖	6	98.3
雪	6	98.3

人类的局限性和前景

尽管取得了成功，但人类并不能没有限制。这取决于强大的物理系统，用于精确的模拟，并遇到困难，以确保与人类相似的运动，这是由于定义不明确的加强问题。但是，研究小组声称，人类UP在效率和灵活性方面超过了当前的控制器。这些进步为在各种环境中更广泛的人形机器人的更广泛部署开辟了道路，从而提高了它们在实际应用中的实用性和潜力。

这项研究的详细信息发表在Arxiv Pre -Print Server上，使来自世界各地的专家和研究人员能够探索并为这项技术的持续改进做出贡献。随着未来的改进，Humanup可能在为更复杂的任务中优化人形机器人方面发挥着至关重要的作用，尤其是在健康，行业和服务部门中。