news 2026/2/3 1:12:24

Unitree RL GYM实战攻略:3步从仿真到真实机器人控制

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张小明

前端开发工程师

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Unitree RL GYM实战攻略:3步从仿真到真实机器人控制

Unitree RL GYM实战攻略:3步从仿真到真实机器人控制

【免费下载链接】unitree_rl_gym项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/un/unitree_rl_gym

你是否曾经梦想让机器人真正动起来?Unitree RL GYM让这个梦想触手可及!作为Unitree机器人强化学习的完整解决方案,这个开源项目为Go2、G1、H1、H1_2全系列机器人提供了从仿真训练到实物部署的全套工具链。🎯

在本文中,我将分享如何通过"问题导向→解决方案→实践验证"的三步法,快速掌握机器人强化学习的核心技术。

🤔 为什么选择Unitree RL GYM?

在机器人强化学习领域,很多开发者面临这样的困境:仿真效果很好,但一到实物就各种问题。Unitree RL GYM正是为了解决这个痛点而生!

核心优势

  • 完整的Sim2Real流程:训练→验证→仿真→部署
  • 支持多种仿真环境:Isaac Gym和Mujoco
  • 免费开源:无需支付高昂的授权费用

🚀 第一步:环境配置与快速上手

项目获取与基础环境

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/un/unitree_rl_gym cd unitree_rl_gym

详细的环境配置步骤可以参考官方文档:doc/setup_zh.md,主要包括Python环境、仿真平台和必要的依赖包安装。

关键模块解析

  • 训练核心:legged_gym/scripts/train.py
  • 部署实现:deploy/deploy_real/
  • 配置文件:deploy/deploy_mujoco/configs/

🎯 第二步:实战训练与策略优化

快速启动训练

使用简单的命令即可开始你的第一个机器人训练:

python legged_gym/scripts/train.py --task=g1 --headless

我的经验分享:在训练初期,建议从--num_envs=64开始,随着训练稳定再逐步增加并行环境数量。

策略验证技巧

训练完成后,使用play脚本进行验证:

python legged_gym/scripts/play.py --task=g1

这里有个小窍门:如果仿真效果不理想,可以调整deploy/deploy_mujoco/configs/中的配置文件参数。

🤖 第三步:实物部署与实时控制

部署前的关键准备

在进入实物部署阶段前,必须确保:

  1. 机器人在吊装状态下启动
  2. 网络连接配置正确
  3. 安全措施到位

网络配置实战

配置静态IP是部署成功的关键:

  • IP地址:192.168.123.xxx(避开1和255)
  • 子网掩码:255.255.255.0
  • 网关:192.168.123.1

启动部署程序

python deploy/deploy_real/deploy_real.py enp3s0 g1.yaml

部署流程详解

阶段一:安全确认

程序启动后,机器人进入零力矩状态,此时可以手动检查各关节是否灵活。

阶段二:位置校准

按下遥控器start键,机器人运动到默认关节位置,这是下放吊装的最佳时机。

阶段三:运动控制

按下A键,机器人开始原地踏步,稳定后逐渐降低吊装绳。

遥控器操作技巧

  • 左摇杆前后:控制前进后退速度
  • 左摇杆左右:控制横向移动速度
  • 右摇杆左右:控制转向角度

安全退出机制

按下select键或Ctrl+C,机器人立即进入阻尼模式,确保安全退出。

💡 高级技巧与问题排查

C++版本部署

如果你需要更高的性能,可以尝试C++版本:

cd deploy/deploy_real/cpp_g1/ mkdir build && cd build cmake .. && make -j4 ./g1_deploy_run enp3s0

常见问题解决

  • 网络连接失败:检查IP配置和网线连接
  • 机器人无响应:确认是否进入调试模式
  • 控制延迟:优化网络环境和程序参数

🎊 成果展示与未来展望

通过Unitree RL GYM,你将能够实现:

  • 稳定运动控制:机器人在各种地形上自如行走
  • 实时响应:毫秒级的控制反馈
  • 安全可靠:完善的安全机制保障

我的实战心得:实物部署虽然充满挑战,但看到机器人真正动起来的那一刻,所有的努力都值得!

📌 总结要点

掌握Unitree RL GYM的三大核心:

  1. 环境配置:打好基础是关键
  2. 策略训练:耐心调整参数
  3. 实物部署:注重安全与细节

现在就开始你的机器人控制之旅吧!记住,每个成功的部署都是从第一个小步骤开始的。🚀

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