想要将训练好的机器人智能策略在不同仿真环境中无缝迁移吗？Unitree RL GYM为您提供了完美的解决方案！这个基于宇树系列机器人的强化学习框架，让您的智能控制模型实现真正的一次训练，多环境验证。🚀
【免费下载链接】unitree_rl_gym项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/un/unitree_rl_gym
🤖 认识我们的机器人军团
Unitree RL GYM全面支持宇树机器人系列，从灵巧的四足到稳定的双足，满足不同应用场景需求：
G1系列四足机器人- 高性能运动专家
H1双足机器人- 稳定行走的智能伙伴
为什么需要跨环境迁移？
想象一下：您在Isaac Gym中训练了一个完美的行走策略，但换个仿真器就完全失效了！这就是Sim2Sim迁移学习要解决的核心问题。
🛠️ 快速上手：5分钟部署实战
环境准备超简单
只需一行命令安装Mujoco：
pip install mujoco一键启动仿真
进入项目目录，运行：
python deploy/deploy_mujoco/deploy_mujoco.py g1.yaml就是这么简单！您的机器人马上就能在新的仿真环境中动起来。
📁 项目结构一目了然
Unitree RL GYM采用模块化设计，让您轻松找到所需功能：
legged_gym/ ├── envs/ # 各种机器人环境配置 ├── scripts/ # 训练和演示脚本 └── utils/ # 工具函数库配置中心：一切尽在掌握
所有部署配置都在deploy/deploy_mujoco/configs/目录下，支持G1、H1、H1_2等多种型号。
🎯 核心功能深度解析
观测空间智能转换
当策略模型迁移到Mujoco时，系统会自动完成数据格式转换：
- 关节位置和速度标准化处理
- 重力方向自动计算
- 角速度和相位信息生成
控制策略无缝适配
通过智能PD控制器，将策略输出转换为力矩控制：
# 自动化的控制信号转换 控制力矩 = (目标角度 - 当前角度) × 比例系数 + (目标速度 - 当前速度) × 微分系数🔄 模型切换：随心所欲
预训练模型开箱即用
默认使用预训练模型：
deploy/pre_train/g1/motion.pt自定义模型轻松加载
如果您有自己的训练成果，只需修改配置文件：
policy_path: "logs/g1/exported/policies/policy_lstm_1.pt"📊 性能表现：眼见为实
实际部署效果对比：
- G1四足机器人：在Mujoco中展现灵活的跳跃和转身
- H1双足机器人：实现稳定的行走和平衡控制
- H1_2升级版：运动性能进一步提升
💡 实用技巧：专家经验
部署前必做检查清单
- ✅ 策略模型在原始环境中已验证通过
- ✅ Mujoco环境正确安装且版本兼容
- ✅ 配置文件路径设置无误
- ✅ 机器人模型文件存在且完整
常见问题快速解决
- 模型加载失败：检查policy_path路径是否正确
- 仿真无法启动：确认Mujoco许可证有效
- 运动表现异常：检查控制参数是否适合新环境
🌟 应用场景无限可能
学术研究
- 验证算法在不同仿真器中的泛化能力
- 对比不同机器人平台的性能表现
- 探索Sim2Sim迁移学习的最佳实践
工程开发
- 快速原型验证和迭代
- 多环境兼容性测试
- 实际部署前的充分仿真
🚀 进阶探索：从仿真到现实
Unitree RL GYM不仅支持Sim2Sim，还提供了从仿真到真实机器人的完整链路。在deploy/deploy_real/目录中，您能找到将策略部署到真实宇树机器人的全套方案。
📈 成功案例分享
众多研究团队和开发者已经通过Unitree RL GYM实现了：
- 在多个仿真环境中验证策略鲁棒性
- 大幅缩短从研究到应用的周期
- 降低真实机器人部署的风险和成本
🎉 开始您的智能机器人之旅
无论您是刚接触机器人强化学习的新手，还是经验丰富的研究者，Unitree RL GYM都能为您提供强大的支持。从简单的运动控制到复杂的任务执行，这个框架都能帮您轻松实现。
现在就动手尝试吧！让您的机器人在不同仿真环境中自由穿梭，验证智能策略的真正实力！💪
记住：好的策略不仅在一个环境中表现优秀，更要能在多种环境下稳定工作。这正是Unitree RL GYM想要帮助您达成的目标！
【免费下载链接】unitree_rl_gym项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/un/unitree_rl_gym
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
