仅需4.5秒参考数据AMP_for_hardware让A1机器人快速掌握运动技能【免费下载链接】AMP_for_hardwareCode for Adversarial Motion Priors Make Good Substitutes for Complex Reward Functions项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/AMP_for_hardwareAMP_for_hardware是Adversarial Motion Priors Make Good Substitutes for Complex Reward Functions项目的代码库它能让A1机器人仅使用少量参考数据4.5秒就能掌握运动技能所有实验均使用Unitree的A1机器人基于Nikita Rudin的legged_gym仓库开发可借助Isaac Gym训练策略。 项目核心优势AMP_for_hardware最突出的优势在于其高效的运动技能学习能力。传统机器人训练往往需要大量的数据和复杂的奖励函数设计而该项目创新性地利用对抗性运动先验Adversarial Motion Priors使得A1机器人仅需4.5秒的参考数据就能快速掌握各种运动技能大大降低了机器人运动训练的门槛和成本。图A1机器人躯干模型AMP_for_hardware主要针对该机器人进行运动技能训练 安装步骤1. 创建虚拟环境使用conda创建并激活python 3.8的虚拟环境conda create -n amp_hw python3.8 conda activate amp_hw2. 安装依赖包安装pytorch 1.10及相关依赖pip3 install torch1.10.0cu113 torchvision0.11.1cu113 tensorboard2.8.0 pybullet3.2.1 opencv-python4.5.5.64 torchaudio0.10.0cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html3. 安装Isaac Gym下载并安装Isaac Gym Preview 3然后执行cd isaacgym/python pip install -e .4. 克隆仓库并安装项目克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/am/AMP_for_hardware安装rsl_rlcd AMP_for_hardware/rsl_rl pip install -e .安装legged_gymcd ../ pip install -e . 使用指南训练模型运行训练脚本python legged_gym/scripts/train.py --taska1_amp若要在CPU上运行添加参数--sim_devicecpu--rl_devicecpu若要无头运行无渲染添加--headless训练开始后按v可停止渲染以提高性能之后可再次启用查看进度训练好的策略保存在AMP_for_hardware/logs/experiment_name/date_time_run_name/model_iteration.pt运行已训练的策略python legged_gym/scripts/play.py --taska1_amp默认加载实验文件夹中最后一次运行的最后一个模型可通过在训练配置中设置load_run和checkpoint选择其他运行/模型迭代。录制策略视频python legged_gym/scripts/record_policy.py --taska1_amp视频将保存在项目根目录。 代码结构每个环境由env文件如legged_robot.py和配置文件如legged_robot_config.py定义配置文件包含两个类环境参数类LeggedRobotCfg和训练参数类LeggedRobotCfgPPo。env和配置类均使用继承。在cfg中指定的每个非零奖励比例都会添加一个相应名称的函数到总和奖励的元素列表中AMP奖励参数以及参考数据的路径在LeggedRobotCfgPPO中定义。任务必须使用task_registry.register(name, EnvClass, EnvConfig, TrainConfig)注册在envs/__init__.py中完成。参考数据位于datasets文件夹。 关键文件参考数据路径配置legged_gym/envs/base/legged_robot_config.py训练脚本legged_gym/scripts/train.py运行脚本legged_gym/scripts/play.py录制视频脚本legged_gym/scripts/record_policy.py参考数据集datasets/通过AMP_for_hardware开发者可以快速实现A1机器人的运动技能训练仅需4.5秒参考数据就能让机器人掌握复杂的运动能力极大地推动了机器人运动控制领域的发展。无论是科研还是实际应用该项目都具有重要的价值和广阔的应用前景。【免费下载链接】AMP_for_hardwareCode for Adversarial Motion Priors Make Good Substitutes for Complex Reward Functions项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/AMP_for_hardware创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考