legged_gym强化学习训练流程
时间: 2025-07-07 15:44:07 浏览: 0
<think>好的,用户想了解legged_gym中的强化学习训练流程指南。首先,我需要整理已有的引用信息,看看有哪些相关内容。引用2提到assets、tasks、cfg等目录结构,可能涉及配置文件和任务定义。引用3提到了执行训练脚本的步骤,比如在legged_gym/scripts下运行python train.py,但可能遇到CUDA版本问题。引用5提到GenLoco算法,可能与训练框架有关。
接下来,我应该分步骤解释训练流程。首先需要环境配置,包括安装Isaac Gym和设置依赖项。然后准备配置文件,调整参数。启动训练脚本,处理可能出现的CUDA问题。监控训练过程,使用TensorBoard查看结果。最后进行模型测试。
同时,要结合用户提供的目录结构,比如cfg中的参数文件,tasks里的任务定义。需要确保用户正确配置了环境变量和路径。可能的问题包括CUDA版本不匹配,需要检查安装的CUDA版本是否符合要求。另外,第三方扩展如宇树机器狗的集成可能需要特定步骤,引用5提到docker中使用ROS和GenLoco算法,这可能也是训练流程的一部分。
还要注意生成相关问题,帮助用户深入理解。例如,训练参数优化方法,如何扩展新任务,如何处理环境兼容性问题等。需要确保回答结构清晰,步骤明确,引用正确的来源,比如配置文件的路径和训练命令来自引用2和3。最后,检查是否符合格式要求,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容可能不需要数学公式,所以可能不用添加。确保所有引用标注正确,例如环境配置步骤引用2和3,训练命令引用3,宇树机器狗引用2和5。</think>legged_gym中强化学习训练流程可分为以下步骤,结合代码结构和引用内容说明:
### 一、环境配置
1. **安装依赖**
需确保Isaac Gym环境正确安装(CUDA 11.6版本[^3]),并配置`assets`目录中的机器人模型文件(支持URDF/MJCF格式[^2])
2. **路径设置**
核心代码位于`isaacgymenvs`目录,任务定义在`tasks`子目录,参数文件在`cfg`目录[^2]
### 二、训练准备
1. **配置文件修改**
在`cfg`目录中选择对应任务的YAML文件(如`humanoid_cfg.yaml`),调整以下参数:
```yaml
env:
num_envs: 4096 # 并行环境数量
episode_length: 24 # 单回合步长
train:
max_iterations: 1000 # 最大训练迭代次数
```
2. **算法选择**
支持PPO等算法,通过`--task`参数指定(如`humanoid_ppo`[^1])
### 三、启动训练
执行训练命令(在`legged_gym/scripts`目录下):
```bash
python train.py --task=humanoid_ppo --load_run log_file_path --name run_name
```
* `--load_run`:加载已有训练记录
* `--name`:自定义本次运行名称
### 四、训练监控
1. **实时可视化**
训练启动后会显示机器人仿真界面
2. **日志分析**
训练数据保存在`run`目录,可通过TensorBoard查看:
```bash
tensorboard --logdir runs/
```
### 五、模型测试
训练完成后,模型文件保存在`run/<timestamp>/model_<iteration>.pt`,可通过评估脚本测试:
```python
from isaacgymenvs.utils.utils import play
play(args) # 加载模型进行可视化测试
```
### 扩展应用
对于宇树四足机器人等第三方设备,需在`assets`中添加对应URDF文件,并通过`task/<robot>_config.py`配置动力学参数[^5]
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