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      附11個強化學習實戰(zhàn)|一文搞懂人形機器人運動控制主流算法核心原理:PPO、AMP、SONIC等

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      2026年的人形機器人賽道,早已不是 “能走會抓” 就能立足的時代。人形機器人的未來,在全身協(xié)同的 “類人化”。但復雜地形的雙足穩(wěn)定行走、全身自然流暢動作、帶感知的運動閉環(huán)等技術難題尚未被完全攻克


      人形運控算法所需基礎

      從經典的MPC/WBC控制架構,到數(shù)據(jù)驅動的強化學習,再到具身大模型的涌現(xiàn),人形機器人的運控技術正在經歷一場深刻的范式轉移。全球范圍內對掌握這些核心技術的專業(yè)人才需求激增,僅掌握基礎控制方法,難以應對高自由度、復雜地形、動作模仿、全身運控等核心問題。

      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(wěn)定運行的智能策略,具備人形機器人運動控制的核心研發(fā)能力。


      課程實踐項目介紹

      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(xié)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(shù)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(yè)于中國礦業(yè)大學、哈爾濱工業(yè)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(chuàng)探索計劃項目、國自然聯(lián)合基金重點項目、國家重點研發(fā)計劃-智能機器人重點專項課題。主要致力于機器人多模態(tài)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(xiàn),而是將運控算法拆解到RL的觀測空間、動作空間、獎勵函數(shù)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(huán)等。

      課程收獲


      適合人群

      • 希望系統(tǒng)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(fā)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(fā)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(yè),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。

      咨詢更多

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