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宇樹G1實戰|從0吃透人形機器人運控算法:強化學習+復雜地形+動作模仿+全身感知運控(含11個項目實戰)

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當人形機器人從實驗室走向工廠和家庭,它們面臨的最大挑戰是什么?不是“長得像人”,而是“做得像人”。

如何讓機器人像人類一樣,擁有自然、流暢且風格各異的步態

如何在不知地形信息的情況下,僅靠視覺感知實時調整步態,跨過碎石、爬上樓梯?

如何控制機器人的全身(手臂、軀干、腿部)協同運動,完成諸如提重物、推門等全身協同任務?

這些問題已經超越了傳統的雙足平衡控制范疇,進入了感知、決策、運動深度融合的全新階段。人形機器人作為具身智能的終極載體,已成為全球科技競爭的核心賽道。而運動控制能力是決定人形機器人能否從實驗室走向千家萬戶、實現最終商業落地的核心瓶頸。

為此,我們推出這門以宇樹G1為實踐載體的《人形機器人運動控制》課程。讓大家掌握PPO/AMP/BeyondMimic/SONIC/Project-Instinct等主流RL算法核心原理;不僅學懂算法背后的原理,更能上手訓練在真機上穩定運行的智能策略,具備人形機器人運動控制的核心研發能力。


宇樹G1應對復雜地形奔跑demo

圍繞平地行走、斜坡/碎石/樓梯等復雜地形越障、動作風格模仿、全身協同控制以及融合感知的跨地形行走等任務展開。從感知空間、動作空間、獎勵函數等多維度逐層拆解對比主流強化學習運控算法。

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搶占學習名額

課程導師

孔賀


南方科技大學研究員,博士生導師,

南科大機器人研究院副院長、自動化與智能制造學院副院長。

本碩博分別畢業于中國礦業大學、哈爾濱工業大學、澳大利亞Newcastle大學,曾在悉尼大學野外機器人研究中心開展博士后研究。入選國家海外高層次人才青年項目,近三年主持獲批國自然原創探索計劃項目、國自然聯合基金重點項目、國家重點研發計劃-智能機器人重點專項課題。主要致力于機器人多模態感知及融合、機器人與航天器控制等方面的研究。擔任IEEERAL、IEEERAM、IEEESens.Lett、JACSP副主編以及機器人領域多個主流會議副主編。

課程大綱


課程亮點

  • 直指人形機器人最核心、最難突破的運動控制模塊,每一講都圍繞運控核心難題展開。

  • 不止于論文復現,而是將運控算法拆解到RL的觀測空間、動作空間、獎勵函數等核心模塊。

  • 豐富的實踐項目,覆蓋復雜地形行走、風格模仿、重定向、全身運控、感知運控閉環等。

課程收獲


適合人群

  • 希望系統學習基于強化學習的人形機器人運控算法的在校學生、科研人員

  • 從事人形機器人、具身智能、雙足/四足機器人算法研發的工程師

  • 具備強化學習和機器人學基礎,希望轉型人形機器人方向的算法開發者

課程服務

1. 三師助力

講師&助教及時答疑解惑,班主任全程帶班督學,幫你克服拖延,不斷進步。

2.定期班會

助教1V1批改作業,并在班會中進行講評和指導;在班會中,學習更多技巧;在交流中收獲更多思路。

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