深度强化学习在足式机器人中的应用 (七)：从仿真到现实的部署实践

目录

第一部分：硬件平台与SDK接口

7.1 商业硬件平台

7.2 Unitree SDK 核心：底层控制接口

第二部分：板载部署与实时控制

7.2.1 机载计算机与环境配置

7.2.2 策略网络优化：PyTorch to TensorRT

7.2.3 核心：实时控制循环的实现

7.2.4 常见挑战与解决方案

7.3 安全机制

7.3.1 算法层面的安全约束

7.3.1.1 关节位置/速度限制

7.3.1.2 力矩/扭矩限制

7.3.1.3 软约束与成本函数

7.3.2 系统层面的紧急停止（E-STOP）

7.3.2.1 硬件 E‑STOP

7.3.2.2 软件 E‑STOP

7.3.2.3 双向冗余与监控

7.4 调试与迭代

7.4.1 仿真 vs 实际差异的系统化分析

7.4.2 常见差异来源

7.4.3 调试流程示例

7.4.4 持续迭代建议

7.5 小结

7.5 实操：在真实机器人上部署之前训练好的行走策略

1. 整体流程概览

2. 环境搭建

2.1 安装 ROS 2 Humble（Ubuntu 22.04）

2.2 安装 ros2_control 与 robot_state_publisher

2.3 安装 Python 包

3. 创建 ROS2 包

3.1 定义消息（可选）

3.2 编写 Launch 文件

3.3 底盘控制器配置（示例）

4. 编写策略适配器节点

4.1 项目结构

4.2 policy_node.py（完整代码）

4.3 编译 & 安装

5. 部署到机器人

6. 调试与验证

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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