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RoboGauge/UPDATE.md

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Raw Blame History

UPDATE

20260210

v1.1.3

  1. 修复摩擦计算问题，之前的所有stress的摩擦*0.4后才是真实摩擦系数，所以之前用的摩擦范围是0.2~1.0，步长0.1
  2. 重新评估将moe默认模型重命名为go2_moe_cts_137k_0.6739.pt

20260204

v1.1.2

  1. 加入手柄JoystickGoal功能
  2. 修复mujoco_simulator中qvel速度问题，错误的使用freejoint将qvel投影到地面平面上，导致速度计算波动极大，重新计算全部的评估结果
  3. 将moe默认模型重命名为go2_moe_cts_137k_0.6819.pt

20260126

v1.1.1-rc2

  1. 加入可视化当前速度（蓝），目标速度（绿）箭头
  2. moe默认模型换为go2_moe_cts_137k_0.6745.pt
  3. 修复1080p在某些地形无法渲染的问题，将mujoco_config.py中的render.width, render.height改为1920x1080即可使用，默认640x480

20260122

v1.1.1-rc1

  1. 加入可视化潜空间的绘图工具，使用方法：
    1. 打开robogauge/tasks/robots/go2/go2_moe_config.py中的save_additional_output = True
    2. robogauge/tasks/gauge/goals/velocity_goals.py中注释掉self.current_goal = VelocityGoal() # zero velocity
    3. 修改评估脚本scripts/run_save_latent.bash中模型为评估模型，开始评估
    4. 将评估得到的logs/*latent/文件夹都移动到logs_latent/{model_name}目录下: mkdir -p logs_latent/{model_name} && mv logs/*latent logs_latent/{model_name}/
    5. 修改robogauge/utils/visualize/plot_latent_pca_cmd.py或robogauge/utils/visualize/plot_latent_pca_terrain.py中的data_root为对应的logs_latent/{model_name}目录，运行脚本即可生成潜空间PCA可视化图

20260113

v1.1.1

  1. 修复base lin vel计算错误，错误将世界坐标系下的速度作为了body坐标系下的速度，导致关键指标计算错误，重新评估
  2. 修复TorqueSmoothnessMetric中last_torque未在episode重置时重置的问题

20260110

v1.1.0

  1. 修复三个Metric计算错误
    1. DofLimitsMetric中soft_lower_limit, soft_upper_limit范围计算错误，通过原来比例为0.7但是按照整个范围对单边做限制，修改为0.4比例等价之前的限制，表示关节超过总范围的40%开始惩罚
    2. OrientationStabilityMetric中错误将roll计算成了pitch，修改为正确的roll计算，不然slope会一直扣分
    3. TorqueSmoothnessMetric计算错误，之前的last_torque一直忘记更新了，完全错误，修改为上一步的torque
  2. 修复delay action中actions_start_decimation随机数范围错误，之前是[0, frame_skip]，修改为[0, frame_skip-1]，避免出现不执行action的bug

20260106

v1.0.5

  1. robogauge/scripts/server.py加入--port设置端口配置选项, 加入--num-processes设置并行进程数量
  2. go2_moe新增dual_moe模型支持, 预测返回三个对象, student_weights, actor_weights, action

20260103

v1.0.4

  1. 加入save_additional_output参数, 启动会自动记录每个step的latent和weights Fix bug: 修复高频评估会将之前的评估冲掉问题

20260101

v1.0.3

Fix bug: 修复多进程中修改全局参数配置的问题, 同一个进程池中修改的全局变量会被保留, 因此task_register中需要实例化对象

20251231

v1.0.2

  1. 删除pyproject.toml文件, 使用pip install -e .就可以安装到pip easy-install.pth中, vscode能找到robogauge包 Fix Bug: 当reset初始化静止站立, 可能存在模型连站都站不住, 导致机器人侧翻, 并恰好让target投影到本体坐标系下的xy接近0, 误以为到达了终点, 修改静止站立过程中不让重置环境

20251230

v1.0.1

  1. quality_score到每个step时计算, 结果更加准确, 可以有效避免站立也能获得高score得分的问题 (因为平均后的score可能相对比较高, 而每一步的score都非常低)

20251229

v1.0.0

  1. 完成stress pipeline的客户端, 服务端代码, 支持异步推理
  2. 加入MultiPipeline和LevelPipeline分开的种子数量seeds, search_seeds, Level 5个, Multi 3个, 这样可以显著提高速度, 并且保证评估精度不掉 (两种评估总分前三位都是相同的), 速度提升3m 32s -> 2m 47s
  3. 删除stairs_down任务, 将stairs_up重命名为stairs
  4. 对于slope, stairs再分化为两个任务, slope_fd, slope_bd, stairs_fd, stairs_bd, 分别表示正向/背向朝更高处的初始化, target_pos_velocity中指令同时根据是否backward反转, 分别为slope, stairs写初始化位置, 原来6个地形换成现在7种, 测试用时变为2m 59s
  5. 修复当地形都是0分时, benchmark得分计算错误的问题

20251228

v0.1.18

  1. 将final_score改为merge_metrics, 并在multi_pipeline中也进行该评估
  2. [放弃, 好像也没这个必要] 上下台阶取二者的最小等级, 实现中都计算出来, 统计地形得分时仅计算二者种较低等级的一个
  3. 对有难度地形设置goals, 但是忘记设置到地形的正中心了!!!在每种地形上调出对应的中心初始位置
  4. 添加--spawn-type配置, 根据评估和搜索修改初始生成点, 完成slope, wave, stairs up, stairs down, obstacle
  5. 重新详细设计整个打分标准, 引入几个阶段性得分: quality_score, terrain_quality_score, robust_score, benchmark_score
  6. 对于楼梯环境, 计算benchmark_score和统计每个metrics平均分时, 不计算下楼梯, 因为下楼梯几乎对模型没有仍和区分度 (都是最高难度) Fix bug: 修复零难度的地形个数计算问题

20251227

v0.1.17

  1. args中添加goals配置, 在LevelPipeline和MultiPipeline中指定goals, 修正压力测试中评估的目标不对的问题
  2. 评估必须使用5个种子, 否则LevelPipeline中的80%通过率就没有意义了, 并且提高5个种子最终的评级影响可能非常大 (moe.stairs_up Friction 2.0从Lv 7->10)
  3. 在StressPipeline测试中, 不再保存
  4. 添加obstacles地形
  5. 优化分数计算方法, 按照(level-1)*0.1+metric_score计算
  6. 加入日志文件夹递归保存, StressPipeline -> LevelPipeline -> MultiPipeline, 加入压缩参数--compress-logs, 将日志文件夹压缩为subtasks.tar.xz, 日志文件压缩4M->100kb (6种地形的全部评估测试日志压缩后29M->539K)
  7. StressPipeline和MultiPipeline同时工作时, 很大概率发生死锁 (StressPipeline传入的任务超过10个以上), 将MultiPipeline的num-processes设置为1即可避免该问题 (不创建Process), 为了提高速度可以将flat的不同域随机化也展平
  8. 将进度条换成当前时间/剩余时间
  9. 添加plot_terrain_levels.py绘图代码, 绘制5种可变等级的地形与摩擦系数的关系图

20251226

v0.1.16

  1. 基本完成StressPipeline, 加入绘制进度条的线程, 其他进程通过Queue更新主进程的进度条
  2. wave地形的穿模判定非常容易触发, 加入最多穿模判定重启次数为1次, 超过该次数后穿模就不再自动重启了
  3. 当全部地形等级均失败时, 需要将全部metric都按0计算

FIX Bugs: (level_results会存储到MultiPipeline下, 因为MultiPipeline不是子进程启动的, 会覆盖LevelPipeline的Logger冲突) 通过创建新的Logger实现

20251225

v0.1.15

  1. 统一terrain的大小为10x10m, 某一边的中点在(0,0,0), 对全部的带等级的terrain都加上边界墙高度10m

  2. 完成stairs_up调试台阶高度范围改为(0.05-0.23m)非线性增加, 简单测试了5个种子下moe和mlp能达到的最大地形等级

    frction 0.5 0.75 1.0 1.5 2.0
    moe 1 7 9 8 10
    mlp 1 4 7 8 9

  3. 发现有穿模问题, 加入穿模判定0.035m, BaesPipeline新增一个warning穿模报错, 发生穿模重置当前goal并重置环境, 不计入失败 3.1. 穿模判定在斜坡上会有很大的问题, 对slope一侧加上0.8m的可供站立平地, 并取消关于wall和floor的穿模判定

  4. 发现可以通过同时增加台阶的宽度从而避免产生体积为0的接触点, 一定程度减少穿模问题

  5. 判定Level通过比例为0.8, 也就是5个种子有4个通过即可

  6. 完成stairs_down地形调试, 简单比较moe和mlp通过地形难度, 初始点和中点在y方向上有3m差距, 避免直接滚下去恰好通过

    frction 0.5 0.75 1.0 1.5 2.0
    moe 5 10 10 10 10
    mlp 3 6 7 10 10

20251224

v0.1.14

  1. 处理LevelPipeline返回的result信息, 保存最高等级可通过地形返回的aggregated_results和level等级
  2. 完成wave地形的LevelPipeline支持
  3. 各种Pipeline的run直接返回dict信息, 不再是路径

20251222

v0.1.13

  1. 即使模型崩溃也要继续测完后续的goals, 但是跳过当前的sub goals
  2. 加入当翻滚角>2.5rad时认为崩溃, 自动切换为下一个goal
  3. 初步完成二分查找level等级, 细节如下 LevelPipeline: 一种二分查找当前域随机化(friction, base_mass)下的最大成功terrain等级, 每次测试中采用三个seeds, 调用MultiPipeline同时测试三个seeds, 如果同时全部成功, 则判定为通过

20251221

v0.1.12

  1. 在模型崩溃时也记录下最后的gauge信息, 修改single/multi pipeline逻辑
  2. 添加slope全等级地形, 关系式: 斜率$0.1+0.47d$，角度范围5.7\sim29.7^\circ, 发现29.7度在2.4摩擦系数下可以稳定通过

20251220

v0.1.11

  1. 加入os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "2"; os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "2"避免并行时cpu线程爆炸, --multi模式能稳定提高速度了
  2. 完成target_position_goal, 超参数包含: 目标点位置, 最大线速度角速度, 最长追踪时间, 追踪到达阈值范围; 并在mujoco中绘制红色目标点, result.yaml中记录当前terrain和success
  3. 修改goal的reset逻辑 旧版: 在sub_goal开始时通过实现类中的get_goal异常返回None判断当前goals全部结束, 并且goals全部结束也不reset环境; 新版: 加入goal.pre_get_goal, 判断当前系列goals是否全部结束, 并根据sim_data更新当前的sub_goal索引, 实现类中无需考虑异常处理, 并且goals全部结束时判断为change goal执行一次reset环境, 保证新的goal可以直接无缝衔接上
  4. 添加vscode python debug启动配置文件, 支持参数输入调试 Fix Bugs: 修复sub_goal重名, 日志info不显示的问题

20251218

v0.1.10

  1. 加入--write-tensorboard参数, 默认为False即不记录gauge的日志信息
  2. 指令系数改为1.8 (比2.0稳定点)
  3. 完成全部指标, 新增dof_power, orientation_stability, torque_smoothness
  4. 加入雷达图绘图 Fix Bugs: 日志记录重复的问题

v0.1.9

  1. 在MaxVelocityGoal基础上加入end_stance, 最终保持站立姿态
  2. 在开始goal控制前, 先等机器人落地, 通过线速度小于0.05阈值判断静止后, 执行goal
  3. 支持1920x1080录像保存 Fix Bugs: 修复Video frame skip过大问题

20251206

v0.1.8

  1. 加入run_eval_models.sh多模型评估bash脚本
  2. 加入域随机化, action delay, 基于配置修改的base mass, friction
  3. 加入MultiPipeline支持多种seeds, frictions, base masses并行评估

20251205

v0.1.7

  1. 加入moe模型的测试, 及moe模型, 平地的指令最大范围开到2

20251203

v0.1.6.1

  1. 加入lin_vel, ang_vel err指标

20251202

v0.1.6

  1. 加入新目标diagonal_velocity, 记录的信息中仅保留总goal的metrics信息, metrics加入@25, @50两个后25%和50%的平均值

20251201

v0.1.5

  1. 加入goals, metrics结果存储
  2. 优化路径存储: logs/experiment_name/下分别有两个文件{time_tag}_{run_name}存储实验启动的参数, 保存视频; data/robot/model/goal/{time_tag}_{run_name}下存储tensorboard
  3. 优化视频存储, 优先记录可视化界面, 否则使用跟随base的相机
  4. 修改go2.xml大腿的电机范围不超过base的高度

20251130

v0.1.4

  1. 加入velocity_goals中的MaxVelocityGoal, 依次执行每种维度上的极值
  2. 加入metrics中的dof_limits_metric, 计算关节扭矩超过soft_dof_limit的比例

20251128

v0.1.3

  1. 完成go2模型预测

20251127

v0.1.2

  1. 修改logger
  2. 完成mujoco的sensor数据, sim_data数据类处理

20251124-25

v0.1.1

  1. 完成初始化
  2. 架构设计
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