北京
当人形机器人从实验室走向工厂和家庭，它们面临的最大挑战是什么？不是“长得像人”，而是“做得像人”。
如何让机器人像人类一样，拥有自然、流畅且风格各异的步态？
如何在不知地形信息的情况下，仅靠视觉感知实时调整步态，跨过碎石、爬上楼梯？
如何控制机器人的全身（手臂、躯干、腿部）协同运动，完成诸如提重物、推门等全身协同任务？
这些问题已经超越了传统的双足平衡控制范畴，进入了感知、决策、运动深度融合的全新阶段。人形机器人作为具身智能的终极载体，已成为全球科技竞争的核心赛道。而运动控制能力是决定人形机器人能否从实验室走向千家万户、实现最终商业落地的核心瓶颈。
为此，我们推出这门以宇树G1为实践载体的《人形机器人运动控制》课程。让大家掌握PPO/AMP/BeyondMimic/SONIC/Project-Instinct等主流RL算法核心原理；不仅学懂算法背后的原理，更能上手训练在真机上稳定运行的智能策略，具备人形机器人运动控制的核心研发能力。
宇树G1应对复杂地形奔跑demo
围绕平地行走、斜坡/碎石/楼梯等复杂地形越障、动作风格模仿、全身协同控制以及融合感知的跨地形行走等任务展开。从感知空间、动作空间、奖励函数等多维度逐层拆解对比主流强化学习运控算法。
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抢占学习名额
课程导师
孔贺
南方科技大学研究员，博士生导师，
南科大机器人研究院副院长、自动化与智能制造学院副院长。
本硕博分别毕业于中国矿业大学、哈尔滨工业大学、澳大利亚Newcastle大学，曾在悉尼大学野外机器人研究中心开展博士后研究。入选国家海外高层次人才青年项目，近三年主持获批国自然原创探索计划项目、国自然联合基金重点项目、国家重点研发计划-智能机器人重点专项课题。主要致力于机器人多模态感知及融合、机器人与航天器控制等方面的研究。担任IEEERAL、IEEERAM、IEEESens.Lett、JACSP副主编以及机器人领域多个主流会议副主编。
课程大纲
课程亮点
直指人形机器人最核心、最难突破的运动控制模块，每一讲都围绕运控核心难题展开。
不止于论文复现，而是将运控算法拆解到RL的观测空间、动作空间、奖励函数等核心模块。
丰富的实践项目，覆盖复杂地形行走、风格模仿、重定向、全身运控、感知运控闭环等。
课程收获
适合人群
希望系统学习基于强化学习的人形机器人运控算法的在校学生、科研人员
从事人形机器人、具身智能、双足/四足机器人算法研发的工程师
具备强化学习和机器人学基础，希望转型人形机器人方向的算法开发者
课程服务
1. 三师助力
讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。
2.定期班会
助教1V1批改作业，并在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。
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