Isaac Lab Cartpole 强化学习训练流程详解

Cartpole 代码是如何工作的

使用 Isaac Lab 进行强化学习时，任务如何被注册？配置中的奖励、终止条件、观测数据在哪里生效？训练脚本如何将环境与 PPO 算法连接起来？本文顺着从注册到训练的流程，解析 Cartpole 项目中的代码逻辑。

执行以下指令：

python scripts/rsl_rl/train.py --task Template-Cartpole-v0 --num_envs 4096

该指令会执行训练 Cartpole 任务（Template-Cartpole-v0），同时调用 4096 个并行环境进行 PPO 训练。背后大致包含以下步骤：

1. 启动 Isaac Sim
2. 解析命令行参数
3. 根据任务名找到「环境配置」和「算法配置」（Cartpole 的 MDP 和 PPO 超参）
4. 用这份配置创建 Gym 环境（多个 Cartpole 并行仿真）
5. 用 RSL-RL 的 PPO Runner 收集数据、更新策略，循环直到达到迭代数

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一、任务识别与 Gym 注册

文件路径：source/Cartpole/Cartpole/tasks/manager_based/cartpole/__init__.py

import gymnasium as gym
from . import agents

gym.register(
    id="Template-Cartpole-v0",
    entry_point="isaaclab.envs:ManagerBasedRLEnv",
    disable_env_checker=True,
    kwargs={
        "env_cfg_entry_point": f"{__name__}.cartpole_env_cfg:CartpoleEnvCfg",
        "rsl_rl_cfg_entry_point": f"{agents.__name__}.rsl_rl_ppo_cfg:PPORunnerCfg",
    },
)

• id：环境的名字。Gym 通过 id 定位环境。
• entry_point：指向「用哪个模块里的哪个类」的字符串。
• kwargs：
  • env_cfg_entry_point：指定环境配置类 CartpoleEnvCfg 的路径。
  • rsl_rl_cfg_entry_point：指定 PPO 配置类 PPORunnerCfg 的路径。

gym.register 将名字、通用环境类以及两个配置类的路径绑定在一起。

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二、环境配置 CartpoleEnvCfg

当执行 gym.make("Template-Cartpole-v0", cfg=env_cfg) 时，Isaac Lab 会根据 env_cfg_entry_point 加载 。这个类定义了 Cartpole 的场景结构、交互方式、奖励计算及终止条件。