宇树 G1 学会自我脱困：ROOF 强化学习策略无需视觉地图

中国研究者提出 ROOF 强化学习策略，使宇树 G1 机器人被障碍物压住后可自行脱困。该方法不依赖摄像头或预建 3D 地图，通过重叠越少、距离越大的几何奖励引导探索，不预设动作方式或方向。G1 最终学会调整身体姿态、利用四肢寻找稳定支撑、推开可动障碍并站起。