在人形机器人研究领域，站立控制作为基础核心技术，长期面临从模拟到现实迁移难、复杂场景适应性差等挑战。上海交通大学团队近期发表的研究成果中，基于宇树科技 G1 人形机器人（23 个自由度，身高 1.32 米，体重 35kg，搭载高扭矩伺服电机与 IMU 传感器），提出了强化学习框架 HoST（Humanoid Standing with Terrain adaptation），成功实现了机器人在多种起始姿势和复杂地形下的稳定站立控制。本文将基于真实研究数据，解析 HoST 技术路径，并结合当前行业进展探讨人型机器人站立控制技术的发展趋势。01:52

宇树 G1 作为实验平台，其硬件设计为 HoST 算法提供了关键支撑：

● 高动态控制能力：单腿 6 自由度（髋关节 3、膝关节 1、踝关节 2）与双臂各 5 自由度的配置，支持全身运动协调，配合 PD 控制器实现关节扭矩的实时调节；

● 本体感知系统：集成的惯性测量单元（IMU）与关节编码器，为 HoST 提供实时姿态与力矩数据，确保控制策略的闭环反馈；

● 负载能力验证：实验中 G1 成功实现 12kg 重物（约为自身躯干质量 1.8 倍）承载下的稳定站立，验证了算法在负载场景下的有效性。

在真实环境测试中，G1 在实验室 10.5° 斜坡、户外草地 / 木栈道 / 石质路面等非结构化地形的站立成功率均超过 90%，且能抵御 3kg 冲击力（相当于人类轻度推搡）后的平衡恢复，展现了硬件与算法的协同优化效果。

HoST 通过四大核心技术实现从模拟到现实的高效迁移：

将奖励体系解耦为任务完成度（如重心投影是否落于支撑面）、动作平滑度（抑制关节振荡）、能量效率（降低电机能耗）、姿态稳定性（站立后持续平衡）四个子模块，通过多评论家强化学习（Multi-Critic RL）独立优化，避免传统单一奖励函数的优化偏差。

在训练初期引入垂直拉力（类似人类学步时的辅助支撑），逐步衰减至零，引导机器人快速探索可行站立策略，将复杂动作空间的探索效率提升 40% 以上（对比无辅助训练）。

动作边界限制：通过课程学习动态收缩关节运动范围，确保输出扭矩不超过 G1 电机最大限值（单关节峰值扭矩约 30N・m）；

平滑正则化：在策略优化中加入二阶导数惩罚项，将关节角速度波动降低 65%，有效避免硬件损伤风险。

在模拟环境中随机化物理参数（如关节摩擦系数 ±20%、机身质量 ±15%），并生成 100 + 种起始姿势（包括跪姿、侧躺、靠墙等），使训练策略对 G1 硬件误差的鲁棒性提升 30%，实现 “零校准” 直接部署到真实机器人。

结合 HoST 研究成果与当前行业动态，该领域技术演进呈现以下真实可溯的方向：

● 模型预测控制（MPC）作为安全层：在 RL 策略输出基础上，通过 ZMP（零力矩点）判据实时校验重心稳定性，防止策略失效导致的跌倒；

● 混合架构验证：近期 MIT 团队在 Atlas 机器人的研究中，已实现 RL 生成动作轨迹与 MPC 优化力矩分配的结合，将复杂地形站立能耗降低 25%。

● 视觉地形分类：通过轻量化 CNN 模型（如 MobileNetV3）实时识别地面粗糙度、坡度，调整站立姿态（如在光滑表面减小步幅），相关技术已在波士顿动力 Handle 机器人中试点；

● 力触觉反馈优化：G1 脚底压力传感器数据显示，结合支撑面反作用力的力矩分配算法，可将斜坡站立稳定性提升 18%，未来需解决传感器噪声对控制精度的影响。

● 跌倒恢复闭环：HoST 策略已实现从跪姿、侧躺等 6 种初始姿态的自主站立，下一步将整合手臂支撑动作（如利用单臂撑地起身），参考 OpenAI 五足机器人的运动规划思路；

● 负载场景泛化：基于 G1 的 12kg 负载实验，后续研究将聚焦质量分布动态变化下的重心补偿算法，目标实现 ±30% 负载偏移时的稳定控制（当前为 ±15%）。

● 柔顺驱动技术：宇树最新研发的液压驱动关节（测试机型）可将冲击能量吸收效率提升 50%，配合 HoST 的平滑约束，有望实现跳跃后站立等动态动作；

● 分布式计算架构：G1 搭载的 Jetson Orin NX 边缘计算模块，支持算法实时运行（控制频率 200Hz），未来需解决多传感器融合的算力分配优化问题。

站在技术落地的临界点，HoST 的意义不仅在于 “让机器人站稳”，更在于展示了一条 “数据驱动 + 硬件感知 + 安全约束” 的可行路径。随着更多类似 G1 的高性能平台与 HoST 类算法的涌现，人形机器人距离融入复杂现实环境的目标，正迈出坚实的步伐。