经过前面章节对仿真训练、鲁棒性增强和自适应学习的探讨，我们已经获得了一个强大的控制器。现在，我们将直面最终的考验——Sim2Real 部署。这个过程不仅是对算法鲁棒性的终极检验，更是一项严谨的软硬件系统工程。本文将以主流的 Unitree 机器人和 NVIDIA Jetson 平台为例，提供一个从硬件接口到实时推理的完整部署流程。
第一部分：硬件平台与 SDK 接口
7.1 商业硬件平台
将算法落地，首先需要一个可靠
介绍深度强化学习在足式机器人中的仿真到现实（Sim2Real）部署实践。以 Unitree 机器人与 NVIDIA Jetson 平台为例，阐述硬件平台选择、SDK 底层控制接口及板载部署流程。重点涵盖商业硬件选型、实时控制循环实现及安全机制设计，为算法落地提供软硬件系统工程指导。
经过前面章节对仿真训练、鲁棒性增强和自适应学习的探讨，我们已经获得了一个强大的控制器。现在，我们将直面最终的考验——Sim2Real 部署。这个过程不仅是对算法鲁棒性的终极检验，更是一项严谨的软硬件系统工程。本文将以主流的 Unitree 机器人和 NVIDIA Jetson 平台为例，提供一个从硬件接口到实时推理的完整部署流程。
将算法落地，首先需要一个可靠
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