人形躲避球：学习人形机器人的快速动态障碍规避动作

本文提出Humanoid Dodgeball强化学习框架，使人形机器人能够实现高速动态障碍规避。该方法通过威胁感知奖励和方向特定对抗性运动先验，使机器人能够对来袭抛射物进行高度动态的全身规避动作，同时保持稳定和类人的动作。大量仿真和硬件实验表明，该框架在多种障碍速度和发射距离下显著提升了动态障碍规避性能。