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Unitree RL GYM

Unitree RL GYM是一个基于Unitree机器人的强化学习平台,支持Unitree Go2、H1、H1_2、G1等型号。该平台提供了一个集成环境,允许研究人员和开发者训练和测试强化学习算法在真实或模拟的机器人上的表现。它的重要性在于推动机器人自主性和智能技术的发展,特别是在需要复杂决策和运动控制的应用中。Unitree RL GYM是开源的,可以免费使用,主要面向科研人员和机器人爱好者。

#开源
#机器人
#强化学习
#仿真
#Unitree
定价: 免费
Unitree RL GYM

产品详情

用于强化学习的Unitree机器人平台

主要功能

1
支持多种Unitree机器人型号进行强化学习训练和测试
2
提供Isaac Gym和Mujoco仿真环境,以及物理机器人部署指南
3
集成了PPO强化学习算法实现,便于算法开发和比较
4
支持自定义任务和实验,灵活配置实验参数
5
提供详细的安装和使用文档,方便用户快速上手
6
支持代码和算法的版本控制,便于实验复现和分享

使用教程

1
1. 创建新的Python虚拟环境,并安装指定版本的Python 3.8
2
2. 安装PyTorch 2.3.1和对应的CUDA版本
3
3. 下载并安装Isaac Gym,并按照指引运行示例程序
4
4. 克隆并安装rsl_rl(PPO算法实现)
5
5. 安装unitree_rl_gym,并按照文档指引进行配置
6
6. 使用提供的命令行工具开始训练或测试强化学习算法
7
7. 根据需要调整实验参数,如任务类型、仿真设备、随机种子等
8
8. 分析训练结果,并根据反馈优化算法

使用示例

研究人员使用Unitree RL GYM在模拟环境中训练机器人行走和平衡算法

开发者利用该平台测试新的强化学习算法在实际机器人上的表现

教育机构使用Unitree RL GYM作为教学工具,向学生展示机器人学习和控制的基本原理

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