推荐项目：Humanoid-Gym —— 用于人形机器人强化学习的框架

推荐项目：Humanoid-Gym —— 用于人形机器人强化学习的框架

项目地址:https://gitcode.com/roboterax/humanoid-gym

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在人工智能领域，人形机器人的自主运动一直是研究的热点。Humanoid-Gym 是一个基于 Nvidia Isaac Gym 的强大框架，旨在简化人形机器人的强化学习（RL）过程，并实现从仿真到真实环境的零射击迁移（Zero-Shot Sim2Real Transfer）。这个项目不仅验证了其有效性的实际应用，而且提供了多维度的支持，让开发者能够轻松上手并训练出具备高鲁棒性和泛化的机器人行走技能。

项目介绍

Humanoid-Gym 提供了一整套工具和教程，帮助用户进行人形机器人培训。它内置针对人形机器人优化的奖励函数，使其更适合模拟到现实世界的转换。该框架特别关注于 RobotEra 的两种型号人形机器人，XBot-S 和 XBot-L，在它们身上实现了成功的零射击实转。

不仅如此，项目还包括了一个从 Isaac Gym 到 Mujoco 的跨物理引擎仿真框架，以便用户可以在不同的物理环境中验证训练策略，确保策略的稳定性和广泛适用性。

技术分析

Humanoid-Gym 基于高效的 Isaac Gym 模拟器，并配备了一系列的辅助功能：

1. 人形机器人训练：提供全面的训练指南和配置脚本，简化了整个训练流程。
2. Sim2Sim 支持：允许训练好的策略在多个仿真环境中运行，提升了模型的真实世界适应力。
3. 即将推出的先进技术：包括 Denoising World Model Learning (DWL)，这是一种优化状态估计与系统识别的方法，以增强机器人在现实世界的适应性；以及未来的手部操作模块，拓展了机器人的任务执行能力。

应用场景

Humanoid-Gym 可广泛应用于以下几个方面：

• 学术研究：为研究人员提供一个平台，探索强化学习在人形机器人控制上的可能性。
• 工业应用：可以训练机器人完成复杂的工厂作业，如物料搬运或环境监测。
• 教育实践：供学生和教师进行机器人控制的学习和实验。

项目特点

1. 易用性：清晰的文档、步骤指导和预设脚本使得设置和部署变得简单直观。
2. 强大的模拟能力：精确的模拟环境能准确反映真实世界情况，助力训练结果的有效转移。
3. 广泛的兼容性：适用于多种人形机器人，只需少量调整即可适配。
4. 持续更新：不断引入新的技术和特性，如 DWL 和手部操纵功能，保持项目的前沿性。

安装与使用

安装过程包括创建虚拟环境，安装所需依赖，如 PyTorch 和 Isaac Gym，然后克隆 Humanoid-Gym 仓库并进行安装。项目提供了一系列示例脚本，涵盖了从训练到评估的整个过程。

开始使用 Humanoid-Gym，你可以尝试训练自己的 PPO 策略或者加载已有的模型进行评估和仿真到仿真（Sim2Sim）的迁移。

# 训练 PPO 策略
python scripts/train.py --task=humanoid_ppo --run_name v1 --headless --num_envs 4096

# 评估 PPO 策略
python scripts/play.py --task=humanoid_ppo --run_name v1

# Sim2Sim 转移
python scripts/sim2sim.py --load_model /path/to/logs/XBot_ppo/exported/policies/policy_1.pt
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Humanoid-Gym 是一个集先进理论与实际应用于一体的项目，它将带你进入人形机器人控制的深度学习世界。无论你是想进行科研探索还是应用开发，这个框架都将为你提供强大的支持。现在就加入我们，开启你的人形机器人强化学习之旅吧！

引用信息：

@software{RobotEra2024Humanoid-Gym,
  author = {RobotEra},
  title = {{Humanoid-Gym: 强化学习用于人形机器人，实现零射击Sim2Real转移}},
  url = {https://github.com/roboterax/humanoid-gym},
  year = {2024}
}
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项目地址:https://gitcode.com/roboterax/humanoid-gym