Unitree机器人强化学习实战：从仿真训练到实物部署的完整解决方案

【免费下载链接】unitree_rl_gym项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/un/unitree_rl_gym

Unitree RL GYM为机器人强化学习提供了从仿真训练到实物部署的一站式解决方案，支持Go2、G1、H1、H1_2全系列机器人。本教程将带您深入了解如何利用这一强大框架，实现机器人智能控制的完整流程。🤖

🎯 为什么选择Unitree RL GYM？

技术优势明显：该框架集成了先进的强化学习算法，能够在多种仿真环境中高效训练，并将优化策略无缝迁移到真实机器人上。无论是四足机器人还是类人机器人，都能获得出色的控制效果。

部署流程完善：从策略训练到实物控制，每一步都有详细的技术支持和安全机制，确保部署过程稳定可靠。

🛠️ 环境配置与项目准备

首先获取项目代码：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/un/unitree_rl_gym cd unitree_rl_gym

详细的环境配置步骤请参考官方文档：doc/setup_zh.md，主要包括Python环境配置、仿真平台安装和必要的依赖包安装。

🚀 核心训练流程详解

选择合适的机器人任务

根据您的机器人型号选择对应的任务配置：

• Go2：适用于四足机器人基础运动
• G1：类人机器人完整控制
• H1：高性能类人机器人
• H1_2：增强版类人机器人

启动强化学习训练

使用训练脚本开始策略学习：

python legged_gym/scripts/train.py --task=g1 --headless

训练参数优化建议：

• 调整并行环境数量提升训练效率
• 设置合适的迭代次数确保策略收敛
• 利用无头模式节省计算资源

策略验证与模型导出

训练完成后，通过play脚本验证策略效果：

python legged_gym/scripts/play.py --task=g1

系统会自动导出训练好的Actor网络到日志目录，为后续部署做好准备。

🔄 仿真验证：确保策略可靠性

在部署到真实机器人前，必须进行充分的仿真验证。Mujoco仿真环境能够提供准确的物理模拟，帮助发现潜在问题。

启动Mujoco仿真验证：

python deploy/deploy_mujoco/deploy_mujoco.py g1.yaml

配置文件关键要素：

• 策略模型路径设置
• 仿真环境参数配置
• 机器人物理特性定义

🤖 实物部署完整指南

部署前准备工作

机器人状态确认：

• 确保机器人在吊装状态下启动
• 进入零力矩控制模式
• 检查所有关节活动正常

网络连接配置：

• 使用网线连接电脑和机器人
• 配置静态IP地址（192.168.123.xxx）
• 确认网络通信正常

部署程序启动

根据您的网络接口名称启动部署：

python deploy/deploy_real/deploy_real.py enp3s0 g1.yaml

部署过程阶段控制

阶段一：零力矩状态确认程序启动后，机器人关节处于零力矩状态，此时可以手动检查各关节活动范围。

阶段二：默认位置调整按下遥控器start键，机器人运动到预设关节位置，准备进入运动控制阶段。

阶段三：实时运动控制按下A键激活运动控制模式，机器人开始执行训练好的策略。通过遥控器可以实现：

• 前后移动速度控制
• 左右平移运动调节
• 旋转角度精确控制

⚡ 高级部署方案

C++版本部署

对于需要更高性能的应用场景，项目提供了C++部署方案：

cd deploy/deploy_real/cpp_g1/ mkdir build && cd build cmake .. && make -j4 ./g1_deploy_run enp3s0

C++版本依赖LibTorch库，需要提前配置相应的开发环境。

🛡️ 安全操作规范

实物部署过程中必须严格遵守安全规范：

环境安全要求：

• 确保部署区域无障碍物
• 准备紧急停止装置
• 保持机器人在视线范围内

操作注意事项：

• 避免在控制过程中突然干扰机器人
• 密切关注机器人状态变化
• 掌握程序退出和安全停止方法

📊 部署效果评估

成功部署后，您可以观察到：

• 稳定运动表现：机器人在各种地形上保持平衡
• 精确控制响应：实时响应遥控器指令
• 安全运行保障：完善的异常处理机制

🎯 最佳实践建议

训练优化：

• 根据实际需求调整奖励函数
• 利用课程学习提升训练效率
• 定期验证策略泛化能力

部署经验：

• 记录每次部署的参数配置
• 分析部署过程中的问题
• 建立标准化的部署流程

通过本教程，您将掌握Unitree RL GYM从仿真训练到实物部署的完整技术栈，为机器人强化学习应用开发奠定坚实基础。💪

重要提示：在进行实物部署时，请始终将安全放在首位，严格按照操作规范执行，确保人员和设备安全。

【免费下载链接】unitree_rl_gym项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/un/unitree_rl_gym