机器人仿真：训练第一个平衡机器人 Cartpole
Cartpole 代码工作原理
使用 Isaac Lab 进行强化学习时，任务如何被注册？配置中的奖励、终止条件和观测数据在哪里生效？训练脚本如何将环境与 PPO 算法串联？本文梳理从注册到训练的完整流程，解析 Cartpole 项目的代码逻辑。
输入指令如下：
python scripts/rsl_rl/train.py --task Template-Cartpole-v0 --num_envs 4096
该指令执行训练 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：
- 启动 Isaac Sim
- 解析命令行参数
- 根据任务名查找「环境配置」和「算法配置」（Cartpole 的 MDP 和 PPO 超参）
- 使用这份配置创建 Gym 环境（多个 Cartpole 并行仿真）
- 使用 RSL-RL 的 PPO Runner 收集数据、更新策略，循环直到达到迭代数
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：环境名称。Gym 通过 id 定位环境。
- entry_point：字符串，指向「用哪个模块里的哪个类」。
- kwargs：
- env_cfg_entry_point：指定环境配置类
CartpoleEnvCfg的路径，程序按此路径导入。 - rsl_rl_cfg_entry_point：指定 PPO 配置类
PPORunnerCfg的路径，同样按路径导入。
- env_cfg_entry_point：指定环境配置类
gym.register 将名字、通用环境类以及「环境配置」和「PPO 配置」两个类的路径绑定在一起。
二、环境配置 CartpoleEnvCfg
执行 gym.make("Template-Cartpole-v0", cfg=env_cfg) 时，Isaac Lab 会按 获取 。这个类定义了 Cartpole 的结构、交互方式、奖励计算及终止条件。
