Unitree RL Gym 强化学习仿真与实物部署指南
Unitree 机器人强化学习框架为开发者提供了从虚拟仿真到实物部署的完整解决方案。这个基于强化学习的控制框架专门为 Unitree 全系列机器人设计，支持 Go2、G1、H1 和 H1_2 等多种型号，让机器人强化学习变得简单易上手。
环境搭建
配置 Unitree 仿真环境：
git clone <repository_url>
cd unitree_rl_gym
pip install -e .
环境配置要点：
- 支持 Python 3.8+ 环境
- 兼容 Isaac Gym 和 Mujoco 仿真平台
- 自动安装必要的依赖包
实战训练全流程解析
训练命令：
python legged_gym/scripts/train.py --task=g1 --headless --num_envs=4096
训练参数优化技巧：
- 使用
--headless模式提升训练效率 - 合理设置并行环境数量加速收敛
- 监控训练日志确保策略稳定性
验证与策略导出：训练完成后，使用 play 脚本验证训练效果：
python legged_gym/scripts/play.py --task=g1
系统会自动导出优化后的策略模型到日志目录，为后续部署做好准备。
部署实战：从虚拟到现实
部署技巧：从虚拟到现实的完美过渡
在进入实物部署前，先在 Mujoco 中进行仿真验证：
deploy/deploy_mujoco/deploy_mujoco.py g1.yaml
实物部署准备工作：
- 机器人状态确认：确保机器人在吊装状态下启动
- 网络连接配置：设置静态 IP 地址 192.168.123.xxx
- 安全措施检查：准备紧急停止机制
启动实物部署程序：
deploy/deploy_real/deploy_real.py enp3s0 g1.yaml
部署流程详解：
- 零力矩状态：程序启动后关节处于自由状态
- 默认位置：按下 start 键进入预设关节位置
- 运动控制：A 键激活原地踏步模式
- 安全退出：select 键或 Ctrl+C 进入阻尼模式
进阶技巧与性能优化
仿真训练实战优化策略：
- 环境参数调优：
- 根据机器人型号调整物理参数
- 优化奖励函数设计
- 调整观察空间维度
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