ROOF：头顶受限环境下的人形机器人摔倒恢复学习方法

ROOF 提出一种带接触支撑几何逃逸引导的强化学习方法，让仅靠本体感知的人形机器人在头顶障碍下先腾出空间再完成起身。仿真中，在只能抬起的板下恢复成功率为 88.5%，无几何引导时为 18.9%；在尺寸、质量和位置随机化的自由板下为 98.6%。部署到 Unitree G1 后，在七类真实障碍场景的 150 次尝试中成功恢复 95 次，其中包含训练中未出现的家具和多物体布置。