ASAP：仿真与真实世界物理对齐的人形机器人全身敏捷技能学习
ASAP：仿真与真实世界物理对齐的人形机器人全身敏捷技能学习
项目描述
ASAP (Aligning Simulation and Real-World Physics) 是一个创新的机器人学习框架，专门针对人形机器人的全身敏捷技能训练。该项目通过精确对齐仿真环境与真实世界的物理特性，实现了从基础运动跟踪到复杂全身动作的高效学习。框架支持IsaacGym、IsaacSim和Genesis等多种仿真环境，提供完整的训练管道和评估工具。
功能特性
- 多仿真环境支持：兼容IsaacGym、IsaacSim和Genesis等主流机器人仿真平台
- 运动跟踪训练：基于相位运动的精确跟踪算法，实现高质量动作模仿
- Delta动作模型：创新的动作差分模型，提升动作生成的精确度和稳定性
- 全身技能学习：支持从基础移动到复杂操作的端到端技能学习
- 实时可视化：内置Web日志器和实时状态监控界面
- 多策略支持：提供PPO、DAgger等多种强化学习算法实现
安装指南
基础环境要求
# 创建conda环境
conda create -n asap python=3.8
conda activate asap
# 安装基础依赖
pip install hydra-core>=1.2.0
pip install numpy==1.23.5
pip install rich ipdb matplotlib termcolor wandb plotly tqdm
pip install loguru meshcat pynput scipy tensorboard onnx onnxruntime
pip install opencv-python joblib easydict lxml numpy-stl open3d
IsaacGym环境设置
# 安装IsaacGym依赖
cd isaacgym/python
pip install -e .
HumanoidVerse设置
# 安装HumanoidVerse包
cd humanoidverse
pip install -e .
IsaacSim + IsaacLab环境
# 设置IsaacSim环境
export ISAACSIM_PATH=/path/to/isaacsim
cd isaaclab
pip install -e .
使用说明
基础训练示例
import hydra
from hydra.utils import instantiate
from omegaconf import OmegaConf
@hydra.main(config_path="config", config_name="base")
def main(config):
# 初始化仿真器
simulator_type = config.simulator['_target_'].split('.')[-1]
if simulator_type == 'IsaacSim':
from omni.isaac.lab.app import AppLauncher
app_launcher = AppLauncher(args_cli)
simulation_app = app_launcher.app
# 初始化环境和算法
env = instantiate(config=config.env, device=device)
algo = instantiate(device=device, env=env, config=config.algo)
# 开始训练
algo.learn()
运动跟踪训练
from humanoidverse.envs.motion_tracking.motion_tracking import LeggedRobotMotionTracking
from humanoidverse.agents.ppo.ppo import PPO
# 初始化运动跟踪环境
config = OmegaConf.load("config/motion_tracking.yaml")
env = LeggedRobotMotionTracking(config, device="cuda:0")
# 初始化PPO算法
algo = PPO(env, config, log_dir="./logs")
algo.setup()
algo.learn()
实时评估回调
from humanoidverse.agents.callbacks.analysis_plot import AnalysisPlotMotionTracking
# 添加评估回调
eval_callback = AnalysisPlotMotionTracking(config, training_loop=algo)
algo.eval_callbacks.append(eval_callback)
# 执行策略评估
algo.evaluate_policy()
核心代码
PPO算法实现
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class PPO(BaseAlgo):
def __init__(self, env, config, log_dir=None, device='cpu'):
self.device = device
self.env = env
self.config = config
self.log_dir = log_dir
# 初始化配置
self._init_config()
# 初始化模型和优化器
self._setup_models_and_optimizer()
# 初始化经验回放缓冲区
self._setup_storage()
def _setup_models_and_optimizer(self):
"""设置Actor和Critic网络"""
self.actor = PPOActor(
obs_dim_dict=self.algo_obs_dim_dict,
module_config_dict=self.config.module_dict.actor,
num_actions=self.num_act,
init_noise_std=self.config.init_noise_std
).to(self.device)
self.critic = PPOCritic(
self.algo_obs_dim_dict,
self.config.module_dict.critic
).to(self.device)
# 初始化优化器
self.actor_optimizer = optim.Adam(
self.actor.parameters(),
lr=self.actor_learning_rate
)
self.critic_optimizer = optim.Adam(
self.critic.parameters(),
lr=self.critic_learning_rate
)
运动跟踪环境
class LeggedRobotMotionTracking(LeggedRobotBase):
def __init__(self, config, device):
super().__init__(config, device)
# 初始化运动库
self._init_motion_lib()
# 初始化跟踪配置
self._init_tracking_config()
# 初始化保存设置
self._init_save_motion()
def _init_motion_lib(self):
"""初始化运动数据库"""
from humanoidverse.utils.motion_lib.motion_lib_robot import MotionLibRobot
self.motion_lib = MotionLibRobot(
self.config.robot.motion,
device=self.device
)
# 加载预计算的运动数据
self.motion_data = self.motion_lib.load_motion_data(
self.config.motion_file
)
Delta动作模型
class DeltaDynamicsModel(BaseAlgo):
def __init__(self, env, config, log_dir=None, device='cpu'):
super().__init__(env, config, log_dir, device)
# 初始化神经网络模型
self.delta_model = DeltaDynamics_NN(
input_dim=self.env.config.robot.policy_obs_dim,
output_dim=self.env.config.robot.actions_dim
).to(self.device)
# 初始化优化器
self.optimizer = optim.Adam(
self.delta_model.parameters(),
lr=self.config.learning_rate
)
def learn(self):
"""训练Delta动力学模型"""
for iteration in range(self.config.num_learning_iterations):
# 收集数据
rollout_data = self._collect_rollout()
# 计算损失
loss = self._compute_loss(rollout_data)
# 反向传播
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
实时可视化回调
class AnalysisPlotMotionTracking(RL_EvalCallback):
def __init__(self, config, training_loop):
super().__init__(config, training_loop)
# 初始化Web日志器
self.logger = WebLogger(self.config.sim_dt)
# 初始化缓冲区
self.reset_buffers()
# 设置机器人限制
self.logger.set_robot_limits(
self.env.dof_pos_limits.cpu().numpy(),
self.env.dof_vel_limits.cpu().numpy(),
self.env.torque_limits.cpu().numpy()
)
def on_pre_eval_env_step(self, actor_state):
"""在环境步进前记录数据"""
# 记录观测值
self.obs_buf[env_id].append(actor_state['obs'])
self.act_buf[env_id].append(actor_state['action'])
return actor_state
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