深度强化学习在足式机器人中的应用 (二)：基础步态的强化学习训练 完整源码

最新推荐文章于 2025-12-03 08:43:36 发布
最新推荐文章于 2025-12-03 08:43:36 发布
阅读量146 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能技术白皮书 文章标签： 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VectorShift/article/details/150525553

目录

第一部分：代码实现 (Implementation First)

2.1 任务配置：a1_config.py 文件详解

2.2 训练脚本的执行与监控

第二部分：原理详解

2.1 观测空间设计 (Observation Space)

2.2 动作空间设计 (Action Space)

2.3 奖励函数工程 (Reward Shaping)

2.4 步态规划与命令调制

结论

在掌握了基础理论和仿真环境后，本章的目标是进入实战核心：从零开始，使用PPO算法训练一个四-足机器人在平地上稳定行走。我们将以业界主流的legged_gym框架为例，首先通过代码和配置文件的解析，一步步完成训练任务的构建与执行。然后，我们将深入剖析支撑这些代码实现的底层设计原理。

第一部分：代码实现 (Implementation First)

在legged_gym这类成熟的框架中，训练一个新任务往往不需要从头编写Python脚本，而是通过精确配置现有环境来实现。我们的目标是训练A1或Go1机器人，其核心逻辑已经封装在legged_gym/envs/base/legged_robot.py中。我们的主要工作是理解并调整位于legged_gym/e

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Isaac Sim 入门教程（四）强化学习策略训练宇树人形机器人四足机器人示例
机器人控制与仿真应用
03-26 3073
isaac_sim_policy_example Extension 是在 Isaac Sim 中部署 Isaac Lab 强化学习策略的一个框架和一组辅助函数。有关在 Isaac Sim 中训练和构建策略的详细信息，请访问在 Isaac Sim 中部署策略。该扩展程序默认已启用。如果被禁用，可在扩展管理器中搜索 isaacsim.robot.policy.example 重新启用。要运行下面的示例，请激活 “视窗”>“示例”>“机器人示例”，这将打开 “机器人示例 ”选项卡。
MuJoCo XLA (MJX) 强化学习人形机器人四足机器人入门教程（三）
2506_90492529的博客
03-26 2061
MJX 是用 JAX 编写的 MuJoCo 实现，可以在 GPU/TPU 上进行大批量训练。在本笔记本中，我们将演示如何使用 MJX 训练 RL 策略。在开始大量 RL 工作负载之前，我们先从一个简单的示例开始！xml = """"""接下来，我们使用 MJX 将 MuJoCo 模型和数据放到 GPU 设备上。下面，我们将打印来自 MuJoCo 和 MJX 的 qpos。
IsaacLab从入门到精通（五）机器人强化学习的观测量、动作和奖励函数等设置
DejaWu33的博客
07-18 3284
IsaacLab系列教程第五章，强化学习环境的详细设置
【足式机器人算法】#2 奖励函数设计
mojin2005的博客
09-27 1081
本文系统阐述了足式机器人强化学习框架中的关键要素，重点解析了奖励函数的设计原理。观测空间包含本体感知、环境信息和任务指令；动作空间分为扭矩、速度/位置和步态三个层级，其中关节位置控制是主流方案。论文示例的奖励函数包含六大类：跟踪奖励（速度匹配）、稳定性奖励（抑制异常运动）、效率奖励（降低能耗）、平滑度奖励（减少抖动）、步态奖励（优化足端运动）和碰撞惩罚。这些奖励项通过加权组合，在保证运动性能的同时提升运动质量和能效。研究表明，合理的奖励函数设计是训练高性能足式机器人策略的关键所在。
Ubuntu 20.04 使用 Issac Gym 进行宇树G1人形机器人进行强化学习训练（Linux仿真）
月墨江山的博客
10-10 1562
本文详细记录了复现Unitree机器人强化学习训练的完整过程，主要包括环境配置、依赖库安装和训练验证三个部分。首先通过创建conda虚拟环境并安装PyTorch、IsaacGym仿真框架和rsl_rl强化学习库；然后配置Unitree机器人专用的强化学习环境unitree_rl_gym；最后进行训练和效果验证，包括Gym环境中的实时演示和Mujoco仿真测试。文中还提供了训练过程中遇到的关键问题及其解决方案，如修改rsl_rl工具代码以解决9000次训练后报错的问题。
【Reinforcement Learning For Quadruped Control】2
程子鱼
04-11 803
在端到端控制中，RL策略直接将传感器输入映射到输出的关节角度，其中输入可以是复杂的传感器数据，如像素和体素，也可以是简单的传感器数据，如IMU、关节角度和期望的基座速度。领域适应的目标是通过在现实世界中对策略进行微调，或通过使用现实世界的数据在仿真中适应训练好的策略，从而最小化仿真和现实世界之间的差距。通常，在这种方法中，数据的时间确定性特性被忽略。结合强化学习（RL），代理可以学习智能地探索和学习正确的特征，使其在训练后将策略部署到不同环境中时，通过利用先前的学习经验，能够快速适应该领域。
基于近端策略优化(PPO)强化学习的四足机器人步态控制系统的研究
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-09 4097
步态控制是四足机器人运动控制的核心问题之一，它决定了机器人的稳定性和效率。PPO算法定义了一种新的目标函数，其可以通过多个训练步骤进行小批量的更新，从而解决了传统策略梯度算法中的步长选择问题。在PPO中，智能体的策略πθ(a∣s)由一个参数化的概率分布表示，s表示当前状态，a表示采取的动作。从上图可以知道，PPO进行了clip函数进行裁剪操作，新的策略相对于旧的策略不可能大幅度的提高，可以防止策略过度更新。平滑奖励：鼓励动作平滑，如最小化关节角度和角速度的变化率。奖励函数的设计对于步态控制至关重要。
【四足机器人】强化学习实现minitaur运动控制（决策模型篇）
LiuZ的博客
01-24 2813
模型概要 1、状态、决策空间（略） 状态空间：roll（X轴）、pitch（Y轴），以及沿这两个轴的角速度，8个电机角度 2、奖励函数 r=(pn−pn−1⋅d−ωΔt∣τn⋅qn∣)(1)r = (p_n-p_{n-1}\cdot d - \omega \Delta t \begin{vmatrix} \tau _n \cdot q_n \end{vmatrix}) \tag{1}r=(pn...
香港大学&上海AI实验室 | IsaacGym仿真宇树机器人！强化学习让人形机器人“学会”跨地形自主站立
y599063的博客
07-10 495
HOST 将任务分解为三个阶段，每个阶段激活对应的奖励函数（如头部高度、关节角度偏差等），并通过多个评论家（Critic）网络独立优化不同阶段的目标。这种设计避免了单一奖励函数导致的优化冲突，例如在 “翻身阶段” 优先关注身体 orientation，而在 “起身阶段” 侧重关节力矩控制。真实户外：在草地、木板路、石砖路等未训练地形中，均能稳定起立，展现强泛化能力。HOST 将机器人状态定义为包含 IMU 数据、关节角度 / 速度、历史动作等的向量，动作空间为关节位置增量（通过 PD 控制器转化为扭矩）。
基于深度强化学习Qlearning的机器人行走控制-源码
10-01
在这个"基于深度强化学习Qlearning的机器人行走控制_源码"项目中，我们可以预见到以下几个关键知识点： 1. **Q-learning算法**：理解Q-learning的基本原理，包括Q-table的初始化、Q-value的更新公式、ε-greedy策略...
机器人步态控制-用于腿式机器人多功能步态控制架构实现-附项目源码-优质项目分享.zip
05-20
本项目专注于"机器人步态控制"，尤其关注在腿式机器人上实现多功能步态控制的架构。通过提供的源码，我们可以深入学习并理解这一复杂的系统是如何工作的。 首先，我们要理解"自由步态"的概念。自由步态是指机器人...
四足机器人步态学习的分层强化学习方法与源码解析
在四足机器人步态学习中，分层强化学习可以有效地学习到在不同环境下，如何选择和调整步态以适应环境。 接下来，我们详细了解一下四足机器人的步态。四足机器人的步态主要分为两大类：静态步态和动态步态。静态步态...
mjlab & MimicKit 宇树 G1 人形机器人强化学习训练部署
2506_90492529的博客
10-14 897
基于mjlab框架训练Unitree G1人形机器人执行双旋踢的示例。参考动作源自Jason Peng的MimicKit项目。数据转换脚本（MimicKit pkl → mjlab csv）完整训练结果与超参数预训练ONNX检查点用于部署实体硬件部署指南⚠️ 免责声明仅用于教育目的。对于因尝试复现此处展示结果而导致的财产损失或人身伤害，我们概不负责。操作硬件时请谨慎行事并保持良好判断力。
docker中安装ROS 在宇树四足机器人运行 强化学习GenLoco算法
weixin_44061195的博客
09-07 5968
本文使用Aliengo四足机器人，所有SDK和ros to real 都是官方适配Aliengo机器人。电脑使用是ubuntu20.04系统，所以使用Docker来安装ROS 的melodic版本。GenLoco问题1：catkin_make编译过程中出现找不到头文件问题解决方法是因为无法访问到环境变量，或环境变量写错在unitree_ros/unitree_legged_sdk/CMakeLists.txt文件中增加一行。
论文解读《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse》交大&港大&上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架（二）
i宏的博客
06-09 573
📖论文概述- 研究背景和意义🎯引言部分- 核心问题和挑战🔍相关工作- 现有方法对比分析🧮问题抽象建模- MDP建模和数学表示今天我们继续深入探讨核心的实现部分，重点分析HoST框架的技术细节和创新方法。HoST框架是一个用于学习仿人机器人在多种姿态下自主起立的强化学习系统。该任务具有以下特点：🎯⚡高度动态- 涉及复杂的动力学过程🔄多阶段结构- 翻身→起身→站立的连续过程🤝复杂接触控制- 机器人与环境的多点接触这些特征给常规的强化学习方法带来巨大挑战。容忍函数"""容忍函数实现。
深度强化学习系列(*): 深度强化学习《奖励函数》的设计和设置（reward shaping）
qq_32732581的博客
01-20 5261
深度强化学习系列(*): 深度强化学习《奖励函数》的设计和设置（reward shaping）
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 733
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
最新发布
minhuan的专栏
12-03 852
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
基于PPO强化学习的四足机器人步态控制实现
本文所涉及的项目“PPO强化学习控制四足机器人步态”是一项将先进人工智能算法应用于机器人运动控制的前沿研究，其核心在于利用近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）这一深度强化学习方法来实现对四足...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值