使用场景

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

产品特色

支持多种Unitree机器人型号进行强化学习训练和测试

提供Isaac Gym和Mujoco仿真环境，以及物理机器人部署指南

集成了PPO强化学习算法实现，便于算法开发和比较

支持自定义任务和实验，灵活配置实验参数

提供详细的安装和使用文档，方便用户快速上手

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. 创建新的Python虚拟环境，并安装指定版本的Python 3.8

2. 安装PyTorch 2.3.1和对应的CUDA版本

3. 下载并安装Isaac Gym，并按照指引运行示例程序

4. 克隆并安装rsl_rl（PPO算法实现）

5. 安装unitree_rl_gym，并按照文档指引进行配置

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. 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. 分析训练结果，并根据反馈优化算法