北京
人形机器人的发展前景愈发广阔，运动控制能力是决定人形机器人最终商业落地的核心瓶颈。但复杂地形的双足稳定行走、全身自然流畅动作、带感知的运动闭环等技术难题尚未完全攻克。反而市场需求激增，人才缺口日益扩大。但是学习者有2大困难：
1. 空有理论，无法训练贴合真机物理特性、可实机迁移的控制策略；
2. 仅掌握基础控制方法，难以应对高自由度、复杂地形、动作模仿、全身运控等核心问题；
基于此， 深蓝学院开设了 《 人形机器人运动控制 》课程，讲师南方科技大学研究员 孔贺，以宇树G1为实践载体，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。
（demo1：设计感知与动作空间，实现宇树G1粗糙地形行走策略）
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课程讲师
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课程大纲
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课程收获
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课程亮点
1.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。
2.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。
3.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。
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适合人群
1.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
2.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
3.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
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抢占名额
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