cyy/go1_pro_deploy
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go1_pro_deploy/deploy_45dim_rl_gym/README.md
cyy_mac 1ff59335f5 moe-cts-部署
2026-07-25 13:08:46 +08:00

18 KiB
Raw Blame History

Go1 RL-Gym 45 维部署说明

本目录包含：

  • policy_15k.onnx：RoboGauge Go1 RL-Gym 的 ONNX 策略
  • deploy_go1_onnx_mujoco.py：MuJoCo 调试脚本
  • deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py：真机 Go1 PRO 低层部署脚本

该 ONNX 策略使用 45 维单帧观测，以及 5 帧、共 225 维的历史输入，按观测项分组堆叠：

[角速度历史, 重力投影历史, 指令历史, 关节位置历史, 关节速度历史, 上一动作历史]

关节顺序为 FR, FL, RR, RL，与 go1_pro_sdk 的电机顺序一致。

安全说明

直接低层控电机是危险操作。

  • 第一次测试必须悬空
  • 低层控制前先杀掉 sport 进程
  • sport 被杀后，要保留拔电池作为最终停机手段
  • 真机状态机中，L2 会返回 IDLE 阻尼
  • Ctrl+C 会通过 safe_stop() 退出
  • 只有显式加 --enable-rl 才允许真正进入 RL 发电机目标
  • 脚本启动连接 MCU 前会自动检查 SDK 电机顺序是否为 FR, FL, RR, RL
  • 遥控器速度指令默认只保留 deadzone，不再做低通和变化率限制；日志中仍会同时保存原始 commands_raw 和实际输入策略的 commands
  • RL 刚进入时会先 warmup，只预热观测历史和动作历史；warmup 期间仍保持默认站姿，结束后再按 max_target_step 从默认站姿逐步进入 RL 目标

环境准备

cd /Users/chenyouyuan/cyy_ws/deploy_go1_pro
conda activate free_dog_sdk

杀掉机器人上的 sport 进程：

ssh pi@192.168.123.161 "sudo pkill -9 -f keep_sport_alive; sudo pkill -9 -f Legged_sport; sudo pkill -9 -f appTransit"

或者在部署脚本里直接加 --kill-sport。

脚本执行 --kill-sport 时，会打印并执行等价的 SSH 命令。如果不加 --kill-sport，请务必手动执行上面的命令。

启动前电机顺序检查

真机脚本启动连接 MCU 前会自动检查：

SDK 顺序必须是:
FR_0 FR_1 FR_2
FL_0 FL_1 FL_2
RR_0 RR_1 RR_2
RL_0 RL_1 RL_2

策略顺序对应:
FR_hip FR_thigh FR_calf
FL_hip FL_thigh FL_calf
RR_hip RR_thigh RR_calf
RL_hip RL_thigh RL_calf

如果 SDK 顺序不一致，脚本会直接报错并停止，不会继续连接机器人。

检查通过时会打印类似：

[INFO] Joint order check passed: SDK and policy both use FR, FL, RR, RL.
  [00] FR_0 -> FR_hip   default=-0.100
  [01] FR_1 -> FR_thigh default=+0.800
  [02] FR_2 -> FR_calf  default=-1.500
  ...
  [11] RL_2 -> RL_calf  default=-1.500

连接成功后，脚本还会逐项打印当前电机角度和默认角度：

[INFO] Initial joint positions (rad):
  [00] FR_0: q=..., default=-0.100
  ...
  [11] RL_2: q=..., default=-1.500

第 1 步：只取数据

只读 LowState、IMU、关节和遥控器数据，不发任何电机命令。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --monitor \
  --kill-sport \
  --log-dir logs

检查：

  • 电量正常
  • 机器人姿态变化时，RPY 会跟着变化
  • 12 个关节位置不是全 0
  • 遥控器按键和摇杆变化能正常打印

第 2 步：测试遥控器

继续用 --monitor，依次测试：

  • 按 R2
  • 按 L2
  • 左摇杆前后、左右
  • 右摇杆左右

期望结果：

  • pressed、rising、falling 会正确变化
  • lx、ly、rx 会正确变化
  • 不会有任何电机动作

第 3 步：测试观测构建

只构建 45 维观测和 225 维 ONNX 历史输入，不做 RL 控制。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --obs-check \
  --kill-sport \
  --log-dir logs

检查：

  • 站立时重力投影接近 [0, 0, -1]
  • 指令观测会随遥控器变化
  • q-qd max 在合理范围内
  • ONNX 输入形状是 (1, 225)

第 4 步：只测试 ONNX 推理

只跑 ONNX 推理，不发 RL 电机目标。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --infer-check \
  --kill-sport \
  --log-dir logs

检查：

  • action_raw max 不会突然爆大
  • 零指令时动作应比较稳定
  • 长时间给 yaw 指令时，动作不应持续发散

第 5 步：测试状态机和退出

不加 --enable-rl，这样只会走校准、保持、观测和推理层，不会真正进入 RL 电机控制。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --log-dir logs

遥控器操作步骤

先把机器人悬空，四条腿下方不要站人，手指始终放在 L2 上。每按一次 R2 后都要等终端打印出对应状态，并观察 5 到 10 秒再按下一次。

启动后:
  状态应为 IDLE
  电机处于阻尼/空闲，不应主动站立

第 1 次按 R2:
  IDLE -> CALIBRATE -> HOLD
  机器人会缓慢回到默认站姿
  等终端打印 [STATE] HOLD

第 2 次按 R2:
  HOLD -> OBS_TEST
  电机仍保持默认站姿
  只构建观测，不使用 ONNX 动作控制电机

第 3 次按 R2:
  OBS_TEST -> INFER_TEST
  电机仍保持默认站姿
  只运行 ONNX 推理，动作只写日志，不控制电机

第 4 次按 R2:
  未加 --enable-rl 时会被守卫拦住
  终端应打印 RL blocked

任意激活状态按 L2:
  立即回到 IDLE 阻尼

Ctrl+C:
  调用 safe_stop() 并退出脚本

必须确认：

R2 每次只前进一层
L2 在 HOLD / OBS_TEST / INFER_TEST 都能回到 IDLE
松开 R2/L2 后，日志里 rising/falling 不应连续乱跳
摇杆不动时，lx/ly/rx/ry 应接近 0

检查：

  • 校准会缓慢回到默认站姿
  • HOLD 会保持默认站姿
  • L2 能回到 IDLE
  • Ctrl+C 会正常打印 Safe stopping... 并退出

第 6 步：悬空 RL 测试

只有前 1 到 5 步都稳定后，才加 --enable-rl 进行悬空 RL。第一轮必须先隔离遥控器摇杆输入，用 --no-rc 固定零指令，只用遥控器按键切状态：

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --enable-rl \
  --no-rc \
  --cmd-x 0 --cmd-y 0 --cmd-yaw 0 \
  --log-dir logs \
  --kp 60 --kd 1.0 \
  --kp-cal 20 --kd-cal 1.0 \
  --power-factor 6 \
  --position-protect-limit 0.8 \
  --action-clip 2.5 \
  --action-trip-limit 8.0 \
  --max-target-step 0.04 \
  --max-roll-deg 25 \
  --max-pitch-deg 25

RL 遥控器操作步骤

第一轮带 --no-rc，摇杆不会进入策略，只用 R2 和 L2 切状态。每一步都等终端状态确认后再继续。

启动后:
  状态应为 IDLE

第 1 次按 R2:
  IDLE -> CALIBRATE -> HOLD
  等站姿稳定

第 2 次按 R2:
  HOLD -> OBS_TEST
  等 5 到 10 秒，确认 RPY、q 和 dq 稳定

第 3 次按 R2:
  OBS_TEST -> INFER_TEST
  等 5 到 10 秒，确认 action_raw_max 不突然变大

第 4 次按 R2:
  INFER_TEST -> RL
  先只观察 10 到 20 秒，不推摇杆

RL 中再按 R2:
  RL -> HOLD
  用来从 RL 平稳退回保持站姿

任意异常立即按 L2:
  回到 IDLE 阻尼

需要退出脚本:
  先按 L2 回 IDLE
  再 Ctrl+C

悬空 RL 时：

  • 先用 --no-rc 保持零指令
  • 零指令稳定后，再取消 --no-rc 并用很小的摇杆比例
  • 观察 action_raw_max、action_safe_max、RPY 和关节目标
  • 刚进入 RL 的前 warmup_steps 帧不会真正发送 RL 目标，之后目标应按 max_target_step 平滑变化
  • 一旦动作或姿态不对，立刻按 L2

参数逐层强化

建议先用小参数，再逐层加到当前目标值。前一层如果还不稳定，不要跳层。每层至少稳定 1 到 2 分钟再升级。

第 0 层：完全不控电机

先跑：

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py --monitor --kill-sport --log-dir logs
mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py --obs-check --kill-sport --log-dir logs
mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py --infer-check --kill-sport --log-dir logs

只有在状态、遥控、观测和动作日志都正常时，才进入下一层。

第 1 层：弱校准和保持

先不进 RL，只测试起立、保持、R2、L2 和 Ctrl+C。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --log-dir logs \
  --kp 20 --kd 0.7 \
  --kp-cal 10 --kd-cal 0.7 \
  --power-factor 3 \
  --position-protect-limit 0.4

只有在校准平滑、能稳定保持、L2 能可靠回到 IDLE 时才升级。

第 2 层：中等校准和保持

仍然不进 RL。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --log-dir logs \
  --kp 40 --kd 0.8 \
  --kp-cal 15 --kd-cal 0.8 \
  --power-factor 5 \
  --position-protect-limit 0.6

只有在保持姿态稳定、关节不抖时才继续。

第 3 层：保守悬空 RL，固定零指令

开始允许 RL，但固定零指令，先确认策略本体能悬空稳定，不测试摇杆速度指令。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --enable-rl \
  --no-rc \
  --cmd-x 0 --cmd-y 0 --cmd-yaw 0 \
  --log-dir logs \
  --kp 60 --kd 1.0 \
  --kp-cal 20 --kd-cal 1.0 \
  --power-factor 6 \
  --position-protect-limit 0.8 \
  --action-clip 2.5 \
  --action-trip-limit 8.0 \
  --max-target-step 0.04 \
  --max-roll-deg 25 \
  --max-pitch-deg 25

只有在悬空 RL 零指令稳定时才进入下一层。

第 3.5 层：保守悬空 RL，小遥控比例

取消 --no-rc，但先把摇杆比例限制到小范围。脚本默认还会对遥控器命令做 deadzone、低通和变化率限制。

如果加 --swap-vy-yaw，遥控映射会变成：

左摇杆前后 ly -> vx
左摇杆左右 lx -> yaw
右摇杆左右 rx -> vy

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --enable-rl \
  --log-dir logs \
  --kp 60 --kd 1.0 \
  --kp-cal 20 --kd-cal 1.0 \
  --power-factor 6 \
  --position-protect-limit 0.8 \
  --action-clip 2.5 \
  --action-trip-limit 8.0 \
  --max-target-step 0.06 \
  --max-roll-deg 25 \
  --max-pitch-deg 25 \
  --swap-vy-yaw \
  --rc-vx-scale 0.3 \
  --rc-vy-scale 0.15 \
  --rc-wz-scale 0.5

这一层不要直接长时间满杆。建议按下面顺序测，每次给很短的摇杆脉冲，松杆回中后等姿态稳定再继续：

进入 RL 后先零摇杆观察 10 秒

左摇杆前后:
  ly 轻推到约 1/3 行程，保持 0.5 到 1 秒，松开
  观察 roll/pitch、qvel、action_raw_max

左摇杆左右:
  加 --swap-vy-yaw 后控制 yaw
  lx 轻推到约 1/3 行程，保持 0.5 到 1 秒，松开
  如果 yaw 仍慢，可以逐步把 --rc-wz-scale 从 0.5 提到 0.7

右摇杆左右:
  加 --swap-vy-yaw 后控制 vy
  rx 轻推到约 1/3 行程，保持 0.5 到 1 秒，松开
  观察横向动作是否明显发散

任何时候:
  action_raw_max 接近 2.0、qvel 明显变大、roll/pitch 持续变大，立即按 L2

这一层重点检查 commands_raw 和 commands：默认无命令滤波时两者应基本一致。如果手动启用了 --cmd-ema-alpha 或 --max-cmd-step-*，则 commands 会比 commands_raw 更慢变化。

第 4 层：当前目标参数

这是当前想要的正式参数。只有第 3 层和第 3.5 层都稳定后再用。

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --enable-rl \
  --log-dir logs \
  --kp 80 --kd 1.0 \
  --kp-cal 20 --kd-cal 1.0 \
  --power-factor 7 \
  --position-protect-limit 1.0 \
  --action-clip 4.0 \
  --action-trip-limit 12.0 \
  --max-target-step 0.08 \
  --swap-vy-yaw \
  --rc-vx-scale 0.5 \
  --rc-vy-scale 0.25 \
  --rc-wz-scale 0.7

这些值仍低于全遥控比例，用来逐步靠近正式测试；不要直接用满 1.0/0.5/1.0。

第 7 步：上地面测试

只有悬空 RL 稳定后，才能落地。

  1. 把机器人放到平地上
  2. 零指令进入 RL
  3. 先让它站稳
  4. 再给小指令

建议起始范围：

ly <= 0.2
lx <= 0.1
rx <= 0.2

如果出现以下情况，立即按 L2：

  • 动作越来越大
  • roll 或 pitch 持续变大
  • 腿乱甩
  • 机器人开始摔倒或打滑

15 cm 台阶测试参数

stairs_3.xml 的单级高度约 0.14 m。从 MuJoCo 采样和真机日志看，上台阶时 pitch 到 25 deg 以上、roll 短时超过 35 deg 都可能出现。台阶测试不要继续用平地/悬空的 25 deg 或 35 deg 姿态保护。

建议台阶第一轮用下面这组。它比平地测试放开姿态和动作幅度，但仍保留目标位置变化率限制，避免单帧目标跳变太大：

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_rlgym_pro_sdk.py \
  --kill-sport \
  --enable-rl \
  --log-dir logs \
  --kp 40 --kd 0.8 \
  --kp-cal 20 --kd-cal 1.0 \
  --power-factor 6 \
  --position-protect-limit 1.2 \
  --action-clip 4.0 \
  --action-trip-limit 9.0 \
  --max-target-step 0.15 \
  --max-roll-deg 45 \
  --max-pitch-deg 45 \
  --swap-vy-yaw \
  --rc-vx-scale 0.5 \
  --rc-vy-scale 0.5 \
  --rc-wz-scale 1.0

如果动作幅度仍明显不够，再把 --max-target-step 从 0.15 加到 0.20。只有确认目标变化率限制确实挡住抬腿时，才短时间对照测试 --max-target-step 0。

--action-trip-limit 9.0 只是把 raw action 的异常停机阈值从 8.0 放宽到 9.0；实际发给关节目标的动作仍会先被 --action-clip 4.0 裁剪，所以它不会直接增加腿部动作幅度。如果 raw action 经常超过 9.0，说明观测或姿态已经明显偏离训练分布，应按 L2 退回而不是继续放大阈值。

--max-target-step 0 的意思是关闭单步目标变化率限制，不是关闭关节硬限位、action clip 或 SDK 安全保护。真机日志 rlgym_go1_deploy_20260724_172122 里，max_target_step=0、position_protect_limit=1.5、power_factor=9 时触发的是实测扭矩保护：tauEst 已超过 SDK 的 TAU_MAX，所以脚本会进入 FAULT 并阻尼停机。

这只是放宽姿态保护，不是关闭全部安全保护。action_trip_limit、max_dof_vel、max_gyro、position_protect_limit、实测扭矩保护和 L2 急停仍然保留。

注意：--power-factor 主要限制命令力矩 tau 的比例；这个部署脚本发送的是位置控制，命令 tau=0。实测 tauEst 超过 SDK TAU_MAX 时，即使 power_factor=9 也会停机。遇到这种停机，优先减小瞬时目标跳变或速度指令，不要继续只增大 power_factor。

目前台阶实测后的建议顺序：

第一轮: position_protect_limit=1.2, max_target_step=0.15, power_factor=6
第二轮: position_protect_limit=1.2, max_target_step=0.20, power_factor=6
第三轮: position_protect_limit=1.5, max_target_step=0.20, power_factor=6 或 7
短时对照: position_protect_limit=1.5, max_target_step=0, power_factor=6 或 7

如果出现 PowerProtectViolation，说明已经是实测扭矩过载边缘。下一轮建议回退到上一层参数，或者降低 --rc-vx-scale / 避免连续满前进杆。

MuJoCo 键盘 sim2sim

键盘控制测试直接用本目录的 deploy_go1_onnx_mujoco.py。它加载同一个 policy_15k.onnx，使用 45 维观测和 5 帧 ONNX 历史，在 MuJoCo 里做位置 PD 控制。

平地启动：

cd /Users/chenyouyuan/cyy_ws/deploy_go1_pro
conda activate free_dog_sdk

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_onnx_mujoco.py \
  --clip-actions 4.0 \
  --max-target-step 0.15

楼梯 level 3 启动：

cd /Users/chenyouyuan/cyy_ws/deploy_go1_pro
conda activate free_dog_sdk

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_onnx_mujoco.py \
  --terrain terrains/stairs/stairs_3.xml \
  --spawn-x -0.6 \
  --spawn-z 0.34 \
  --clip-actions 4.0 \
  --max-target-step 0.15

如果你想对照策略原始动作能力，可以短时间把 --max-target-step 改成 0.0：

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_onnx_mujoco.py \
  --terrain terrains/stairs/stairs_3.xml \
  --spawn-x -0.6 \
  --spawn-z 0.34 \
  --clip-actions 4.0 \
  --max-target-step 0.0

键盘控制：

方向键 ↑ / ↓ : 前进 / 后退
方向键 ← / → : 左转 / 右转 yaw
, / .        : 左移 / 右移 vy
K            : 零速度指令
R            : 重置机器人
Esc          : 退出

如果键盘没有响应，先点一下 MuJoCo 窗口或终端，让当前窗口获得焦点。macOS 第一次使用 pynput 可能需要给终端或 Python 辅助功能权限。

MuJoCo 楼梯采样

可以先在 MuJoCo 里固定前进指令采样楼梯 level 3。stairs_3.xml 的单级高度约 0.14 m，接近 15 cm 台阶。

默认前进速度、真机放开动作幅度、但保留较严格目标步长限制：

conda activate free_dog_sdk

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_onnx_mujoco.py \
  --sample-stairs-level 3 \
  --sample-seconds 10 \
  --sample-cmd-x 1.0 \
  --sample-cmd-y 0 \
  --sample-cmd-yaw 0 \
  --clip-actions 4.0 \
  --max-target-step 0.08 \
  --sample-log-dir logs

如果 0.08 在楼梯上动作太小，可以用下面这个对照测试策略原始能力：

mjpython deploy_45dim_rl_gym/deploy_go1_onnx_mujoco.py \
  --sample-stairs-level 3 \
  --sample-seconds 10 \
  --sample-cmd-x 1.0 \
  --sample-cmd-y 0 \
  --sample-cmd-yaw 0 \
  --clip-actions 4.0 \
  --max-target-step 0.0 \
  --sample-log-dir logs

采样日志会保存：

logs/mujoco_stairs_sample_YYYYMMDD_HHMMSS/
  metadata.json
  steps.jsonl
  summary.json

重点看：

  • fallen
  • base_x_progress
  • rpy_min_deg / rpy_max_deg
  • action_raw_maxabs
  • action_applied_maxabs
  • target_offset_maxabs
  • dof_vel_maxabs

日志

日志会保存在：

logs/rlgym_go1_deploy_YYYYMMDD_HHMMSS/
  metadata.json
  steps.jsonl

常看字段：

  • commands
  • commands_raw
  • obs_single
  • action_raw
  • action_safe
  • joint_targets
  • dof_pos
  • dof_vel
  • base_ang_vel
  • projected_gravity
  • imu_rpy_deg
  • state_reason

常用默认值

真机部署脚本使用的默认值如下：

kp = 80.0
kd = 1.0
kp_cal = 20.0
kd_cal = 1.0
power_factor = 7
position_protect_limit = 1.0
action_ema_alpha = 0.0
rc_deadzone = 0.05
cmd_ema_alpha = 1.0
max_cmd_step_x = 0.0
max_cmd_step_y = 0.0
max_cmd_step_yaw = 0.0
rate_hz = 50.0

这些值来自之前成功的 Go1 PRO 低层部署经验。rlgym_go1_deploy_20260724_193128 和 rlgym_go1_deploy_20260724_193318 对照显示，当前 45 维策略在真机上关闭遥控器命令低通/变化率限制更稳定；如需重新启用滤波，应只作为单独变量短时对照测试。

RoboGauge 策略自己的参数不要照搬旧的 57 维策略：

action_scale = 0.25
default_dof_pos = FR, FL, RR, RL 顺序下的 [-0.1/0.1, 0.8/1.0, -1.5]
history_len = 5
onnx_input_dim = 225
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