Unitree 机器人强化学习部署全流程：从仿真训练到实体控制
项目架构深度解析
Unitree RL GYM 采用模块化设计，核心代码组织清晰。在 legged_gym 目录下，您可以看到完整的训练和部署架构：
- 环境配置模块：envs/base/ 包含基础配置和任务定义
- 机器人专用模块：envs/g1/、envs/h1/等分别对应不同型号
- 训练执行脚本：scripts/train.py 和 play.py
- 工具函数库：utils/ 提供数学计算、地形生成等辅助功能
环境搭建与项目初始化
开始之前，首先获取项目源码：
git clone <项目地址>
cd unitree_rl_gym
安装必要的依赖包：
pip install -r requirements.txt
系统配置要点：
- Python 3.8 及以上版本
- 根据需求选择 Isaac Gym 或 Mujoco 仿真环境
- 确保系统具备足够的计算资源
智能策略训练实战
启动训练过程非常简单：
python legged_gym/scripts/train.py --task=h1 --headless --num_envs=4096
训练参数详解：
- 机器人类型选择：go2、g1、h1、h1_2
- 并行环境数量：根据 GPU 内存调整
- 训练时长控制：通过迭代次数设定
训练过程中，系统会实时记录性能指标，并在 logs 目录下保存检查点和最终模型。
策略验证与模型导出
完成训练后，使用验证脚本测试策略表现：
python legged_gym/scripts/play.py --task=h1_2
验证通过后，Actor 网络将自动导出到指定目录：
- 基础神经网络：policy_1.pt
- 循环神经网络：policy_lstm_1.pt
仿真环境迁移验证
在部署到真实机器人前，先在 Mujoco 中进行跨平台验证：
python deploy/deploy_mujoco/deploy_mujoco.py h1_2.yaml
配置文件存储在 deploy/deploy_mujoco/configs/，包含完整的部署参数设置。
真实机器人部署操作指南
部署前准备工作
- 确保机器人在安全状态下启动
- 通过遥控器 L2+R2 组合进入调试模式
- 建立稳定的网络连接
网络配置步骤
设置静态 IP 地址：
- IP 范围：192.168.123.2-254
- 子网掩码：255.255.255.0
- 默认网关：192.168.123.1
启动部署程序
python deploy/deploy_real/deploy_real.py eth0 h1_2.yaml
