leggeg_gym 依赖 rsl_rl 作为其底层强化学习算法引擎。例如,在 leggeg_gym 的安装流程中,需先安装 rsl_rl(需指定 v1.0.2 版本),并通过其实现策略的梯度更新和奖励函数计算19。这种设计使得 leggeg_gym 可专注于环境构建,而将算法实现交给 rsl_rl。 实际应用 在训练四足机器人时,legged_gym 负责加载机器人模...
机器人并行训练,github的legged-gym被世人传唱。 train框架 sim2sim sim2real *2.8 Learning Agile and Dynamic Motor Skills for Legged Robots 2019年的,太早了,最早的编码测试时刻 2.9 《Robot Parkour Learning》 庄子文大佬的文章,之前有幸线上听过他的讲座。 把障碍物变成虚拟形象,在训练中增强学习效果。 2....
env_handle=self.gym.create_env(self.sim,env_lower,env_upper,int(np.sqrt(self.num_envs)))actor_handle=self.gym.create_actor(env_handle,robot_asset,start_pose,self.cfg.asset.name,i,self.cfg.asset.self_collisions,0)dof_props=self.gym.get_actor_dof_properties(env_handle,actor_handle])self...