动作模仿：敏捷机器人运动技能学习

动作模仿：敏捷机器人运动技能学习

motion_imitation Code accompanying the paper "Learning Agile Robotic Locomotion Skills by Imitating Animals" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/motion_imitation

项目介绍

本项目是基于论文《通过模仿动物学习敏捷机器人行走技能》的代码实现，旨在展示如何让四足机器人通过模仿各种参考动作来学会灵活的行走技巧。此项目提供了基于Gym环境的训练框架，并包含了用于训练策略的示例代码。它由Xue Bin Peng等人开发，并在Google Robotics进行维护，Erwin Coumans为项目的主要贡献者之一。

项目快速启动

环境准备

确保您的系统运行Python 3.7或3.8，并安装了Ubuntu、MacOS或Windows。接下来，遵循以下步骤设置项目：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/erwincoumans/motion_imitation.git
   

2. 安装MPC扩展（可选）：

   python3 setup.py install --user
   

3. 依赖安装：

   • 安装MPI库（如果适用）：

     sudo apt install libopenmpi-dev
     

   • 安装其他依赖：

     pip3 install -r motion_imitation/requirements.txt
     

训练模型

要开始训练一个模仿策略，执行以下命令：

python3 motion_imitation/run.py --mode=train --motion_file=motion_imitation/data/motions/dog_pace.txt --int_save_freq=10000000 --visualize

该命令将会训练模型，并在output/目录下保存训练结果及日志。使用--visualize可以开启可视化。

对于并行训练，可以使用MPI：

mpiexec -n 8 python3 motion_imitation/run.py --mode=train --motion_file=motion_imitation/data/motions/dog_pace.txt --int_save_freq=10000000

测试模型

测试已训练模型时，使用：

python3 motion_imitation/run.py --mode=test --motion_file=motion_imitation/data/motions/dog_pace.txt --model_file=motion_imitation/data/policies/dog_pace.zip --visualize

应用案例与最佳实践

应用案例包括使用该框架训练模拟的四足机器人执行如狗奔跑、漫步等复杂动作。最佳实践建议包括始终开启--visualize选项进行调试，利用预训练模型进行快速原型设计，并调整--int_save_freq以合理地平衡存储需求与训练进度监控。

典型生态项目

虽然该项目本身专注于特定的机器人运动技能的学习与模仿，其技术栈可以广泛应用于机器人学、自动控制、以及深度强化学习领域。开发者可以根据motion_imitation框架创建自己的机器人行为库，或者将其作为基石，探索机器人的自主导航、物体交互等更多高级应用。此外，项目中使用的MPC(Model Predictive Control)技术，在实际的工业自动化和无人机飞行控制中也有广泛应用潜力。

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本文档提供了一个基础指南来帮助您快速上手motion_imitation项目。深入了解后，您可能会发现更多进阶功能和集成场景，推动您的机器人技术研究与应用向前发展。

motion_imitation Code accompanying the paper "Learning Agile Robotic Locomotion Skills by Imitating Animals" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/motion_imitation