self.gym.refresh_dof_state_tensor(self.sim) self.compute_dof_vel() 然后: self.post_physics_step() 最后返回这些: 相当于每个环境利用MC算法,得到了60步的数据,存储到trainsitions变量里面:每一个step对应着一堆obs、pri_obs、rewards等: 类似于这个: 2.5 self.post_physics_step() 调用了这个函数,先不...
Legged Gym 是一个基于 Isaac Gym 的四足机器人强化学习框架,由 ETH Zurich 的 Robotic Systems Lab 开发。它专注于训练四足机器人(如 ANYmal、Spot)的运动控制策略。 主要特点: 基于Isaac Gym:利用 Isaac Gym 的高性能仿真能力。 模块化设计:环境、策略、奖励函数等模块高度可配置。 支持多种机器人:包括 ANYmal...
conda env:isaac_robot, legged_gym.yml name: isaac_robot channels: - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - conda-forge - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - http://mirrors.tuna.tsi...
cd rsl_rl && git checkout v1.0.2 && pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cache-dir 6.安装 legged_gym git clone https://github.com/leggedrobotics/legged_gym cd legged_gym && pip install -e . -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --no-cach...
强化学习教程3: 使用自定义gym环境训练贪吃蛇强化学习模型 6369 0 01:15 App 强化学习轮足机器人控制器 8816 1 06:41 App 双足机器人强化学习humanoid-gym sim2sim详细学习过程,Openloong的urdf为例 5063 0 00:41 App isaacgym-一周实现从四足到两足的奔跑 5676 0 45:22 App 基于Isaac Gym的四足机器狗...
自学记录:legged_gym, 视频播放量 1235、弹幕量 1、点赞数 34、投硬币枚数 21、收藏人数 127、转发人数 7, 视频作者 陌路到陌生, 作者简介 他不会说我是小镇做题家,他会称我是八九点钟的太阳!,相关视频:挑鞋倒计时来咯,规划比努力更重要,25考研,11408,专业最自律的
【记录】强化学习环境legged_gym配置 legged_gym 配置 legged_gym代码仓库为:https://github.com/leggedrobotics/legged_gym rsl_rl代码仓库为:https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl conda环境:Python3.8 pip换源(感觉慢再换) pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/...
Project website:https://leggedrobotics.github.io/legged_gym/Paper:https://arxiv.org/abs/2109.11978 Installation Create a new python virtual env with python 3.6, 3.7 or 3.8 (3.8 recommended) Install pytorch 1.10 with cuda-11.3: pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 tor...
This repository provides the environment used to train ANYmal (and other robots) to walk on rough terrain using NVIDIA's Isaac Gym. It includes all components needed for sim-to-real transfer: actuator network, friction & mass randomization, noisy observations and random pushes during training. ...
【EngineAI Legged Gym:一个用于训练机器人在复杂地形上行走的仿真环境,集成了模拟到现实转移所需的所有组件,包括执行器网络、摩擦与质量随机化、带噪声的观测和训练中的随机推动】'engineai-robotics/engineai_legged_gym - RL training of isaac gym environments for engineai-robots' GitHub: github.com/engineai...