Go2 RL GYM

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本仓库基于unitree_rl_gym，使用强化学习训练Go2机器狗。

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Isaac Gym
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Mujoco
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Physical
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## 📦 安装配置 安装和配置步骤请参考 [setup.md](/doc/setup_zh.md) ## 🛠️ 使用指南 ### 1. 训练 运行以下命令进行训练： ```bash python legged_gym/scripts/train.py --task=xxx ``` #### ⚙️ 参数说明 - `--task`: 必选参数，值可选(go2, go2_cts, go2_moe_cts) - `--headless`: 默认启动图形界面，设为 true 时不渲染图形界面（效率更高） - `--resume`: 从日志中选择 checkpoint 继续训练 - `--experiment_name`: 运行/加载的 experiment 名称 - `--run_name`: 运行/加载的 run 名称 - `--load_run`: 加载运行的名称，默认加载最后一次运行 - `--checkpoint`: checkpoint 编号，默认加载最新一次文件 - `--num_envs`: 并行训练的环境个数 - `--seed`: 随机种子 - `--max_iterations`: 训练的最大迭代次数 - `--sim_device`: 仿真计算设备，指定 CPU 为 `--sim_device=cpu` - `--rl_device`: 强化学习计算设备，指定 CPU 为 `--rl_device=cpu` **默认保存训练结果**：`logs//_/model_.pt` --- ### 2. Play 如果想要在 Gym 中查看训练效果，可以运行以下命令： ```bash python legged_gym/scripts/play.py --task=xxx ``` **说明**： - Play 启动参数为随机地形，难度在7到9之间。 - 默认加载实验文件夹最新训练的一个模型。 - 可通过 `experiment_name` 和 `checkpoint` 指定其他模型，例如 ```bash python legged_gym/scripts/play.py --task=go2_cts --num_envs 100 --experiment_name go2_cts_hard_terrain --checkpoint 100000 ``` #### 💾 导出网络 Play 会导出 Actor 网络，保存于 `logs/{experiment_name}/exported/policies` 中： - `policy.pt`: torch script模型，用于Sim2Sim。 - `policy.onnx`: onnx模型，用于Sim2Real。 - `policy.pkl`: 模型权重。 #### Play 效果 | Go2 | |--- | | TODO | --- ### 3. Sim2Sim (Mujoco) 支持在 Mujoco 仿真器中运行 Sim2Sim： ```bash python deploy/deploy_mujoco/deploy_go2.py ``` 如果有xbox协议的手柄接入主机，自动切换为手柄控制，否则只会保持默认指令前进。 - 替换网络模型：默认模型位于 `deploy/pre_train/go2/go2_cts_150k.pt`；自己训练模型保存于`logs/{experiment_name}/exported/policies/policy.pt`，只需替换 yaml 配置文件中 `policy_path`。 - 替换环境地形：默认地形为 `resources/robots/go2/stairs.xml`，其他可选地形，平地 `flat.xml`，赛道 `race_track.xml`，地形使用[terrain_generator.py](resources/robots/go2/terrain_generator.py)生成，参考[unitree_mujoco/terrain_tool](https://github.com/unitreerobotics/unitree_mujoco/tree/main/terrain_tool)。 #### 运行效果 | 平地 | 台阶 | 赛道 | |--- | --- | --- | | | | | --- ### 4. Sim2Real #### 4.1 Python实物部署 （需要安装 unitree_sdk2_python） 先用app进入设备→服务状态→点击运控服务，关闭`mcf`，打开`ota_box`服务。 假设和下位机连接的网卡名称为`eth0`，执行 ```bash cd deploy/deploy_real python deploy_real_go2.py eth0 ``` `start`站立，`A`启动控制 #### 4.2 C++实物部署（需要安装 unitree_cpp_deploy） 参考[unitree_cpp_deploy](https://github.com/wty-yy-mini/unitree_cpp_deploy)使用说明。 #### 运行效果 | Python部署 | C++部署 | | --- | --- | | | | --- ## 🎉 致谢 本仓库开发离不开以下开源项目的支持与贡献，特此感谢： - [unitree_rl_gym](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_gym)：宇树机器人强化学习训练基础框架。 - [legged\_gym](https://github.com/leggedrobotics/legged_gym)：构建基础训练环境。 - [rsl\_rl](https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl.git)：强化学习算法实现。 - [mujoco](https://github.com/google-deepmind/mujoco.git)：提供强大CPU仿真功能。 - [unitree\_sdk2\_python](https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2_python.git)：实物部署硬件Python通信接口。 - [unitree_sdk2](https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2)：实物部署硬件C++通信接口。 本仓库实现包含以下论文，特此感谢： - [CTS: Concurrent Teacher-Student Reinforcement Learning for Legged Locomotion](https://arxiv.org/pdf/2405.10830) --- ## 🔖 许可证 新增内容根据 [MIT License](./LICENSE) 授权，原仓库unitree_rl_gym根据 [BSD 3-Clause License](./LICENSE) 授权。 详情请阅读完整 [LICENSE 文件](./LICENSE)。