hooksten的博客

系列的最后一篇教程，我来到自己比较擅长的gazebo环境中训练自己的go2机器人，这个也是借鉴了开源资料，我们现在来复现一下。通过gazebo来进行仿真,训练强化学习的控制器完成相关任务.

这个之前也写过关于isaac sim安装的文章了，这里再归纳性的总结一下isaac sim相关的内容，并且通过宇树的go2机器狗来进行强化学习的仿真（注意：只说明环境配置过程，因为宇树那个训练需要的显存是大于8G的，我的笔记本还没有完全跑起来，但是环境配置算是非常熟悉了）这个库拓展了模板，更加直观的去训练宇树的机器人。

具身智能技术正通过人形机器人、机甲格斗等应用场景快速进入公众视野，但其发展仍面临硬件、软件和社会伦理等多重挑战。该技术是机器人通用智能与人工智能物理化需求的双向融合产物，涉及机械工程、认知科学等多学科交叉。目前学界对具身智能的界定存在两类观点：强调具身交互对智能发展的影响，或关注其对解决实际问题的效用。研究将围绕技术发展、Isaac Sim/Gazebo仿真环境搭建等方向展开，参考了信通院、高校学者等权威机构的研究成果。