booster_gym：强化学习框架助力人形机器人运动

booster_gym：强化学习框架助力人形机器人运动

booster_gym Booster Gym is a reinforcement learning (RL) framework designed for humanoid robot locomotion developed by Booster Robotics. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/booster_gym

项目介绍

booster_gym 是由 Booster Robotics 开发的一款专门为人形机器人运动设计的强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架。该框架旨在通过模拟和真实机器人的训练、评估和部署，推动机器人技术的进步，实现更加灵活和高效的机器人运动控制。

项目技术分析

booster_gym 框架基于深度强化学习原理，利用 Isaac Gym 进行并行化环境的训练，并支持多种环境下的模型测试与部署。该框架的核心技术特点包括：

1. 完整的训练到部署流程：提供从训练、评估到部署的全方位支持。
2. 模拟到现实转移：包含有效设置和技术，以减少模拟与现实的差距，提高策略泛化能力。
3. 环境与算法的自定义：用户可以根据不同的任务需求，轻松修改环境和 RL 算法。

booster_gym 的技术架构包括以下几个关键阶段：

训练阶段

• 使用 Isaac Gym 并行化环境进行 RL 策略的训练。
• 支持从配置文件加载训练设置，并提供命令行参数覆盖默认配置。

测试阶段

• 模拟内测试：在训练环境中评估策略，确保其表现符合预期。
• 跨模拟测试：在 MuJoCo 环境中测试策略，验证其在不同环境下的泛化能力。

部署阶段

• 模型导出：将训练好的模型从 *.pth 格式转换为 JIT 优化的 *.pt 格式，以提升部署效率。
• Webots 部署：利用 SDK 在 Webots 中进行模拟部署，进行最终验证。
• 物理机器人部署：使用相同的 Webots 部署脚本将模型部署到真实机器人。

项目技术应用场景

booster_gym 适用于多种人形机器人运动控制场景，包括但不限于：

• 机器人物流搬运
• 机器人救援任务
• 机器人舞蹈表演
• 机器人运动竞赛

项目特点

booster_gym 框架的特点如下：

1. 高度集成：提供从训练到部署的一体化解决方案，减少开发者的配置和集成工作。
2. 灵活性和可扩展性：框架支持自定义环境和算法，适应不同的应用需求。
3. 快速部署：预配置支持 Booster T1 机器人，快速实现从模拟到现实的部署。
4. 先进的技术支持：采用最新的强化学习技术，确保在机器人运动控制领域的领先地位。

总结而言，booster_gym 是一款功能强大、技术先进的强化学习框架，能够为机器人开发者提供高效的运动控制解决方案。无论是对于学术研究还是商业应用，booster_gym 都是一个值得关注的开源项目。

booster_gym Booster Gym is a reinforcement learning (RL) framework designed for humanoid robot locomotion developed by Booster Robotics. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/booster_gym