宇树机器人强化学习代码全面开源，还有训练到仿真和实操手把手教学

国产人形机器人起售价仅 9.9 万元，具备大规模量产能力，成为了行业中的佼佼者：

而且，宇树机器人还积极践行开源理念，最近又更新了其开源的强化学习代码！

此次更新意味着—— 用户不仅可以在仿真环境中进行训练，同时也可以在实际机器人上进行操作，所有代码均对外公开。

最初，宇树提供的开源训练代码基于英伟达 Issac Gym 平台，而此次新增了对 MuJoCo 模拟仿真的支持。

不仅如此，该系统能够有效迁移到实体机器人上运行，目前兼容宇树的 H1、H1-2 和 G1 三款机器人。

至此，从训练到模拟再到实际操作的整套 RL 体系已基本完善。

看到这一消息后，不少网友兴奋表示，训练机器人智能的方法终于被公开了！

完整代码公开，详细教程提供

该项目被命名为 RL GYM，这与最初基于 Issac Gym 提供训练代码的背景相关。

现如今，RL GYM 还支持了 MuJoCo，使得在预训练基础上能够进行有效的仿真模拟。

在训练阶段，Issac Gym 需要 CUDA，以此需配备 NVIDIA 显卡，而在仿真阶段，MuJoCo则支持多种 GPU，甚至 CPU 和 TPU 都能运行。

整个流程从环境安装、训练、模拟到真实设备迁移，不仅提供代码，还有非常详尽的逐步教程。

以最新款 G1 机器人为例，在 Issac Gym 进行训练后所达成的效果便是：

通过 MuJoCo 进行模拟，就能够看到开头提到的 DEMO 效果：

最终在 G1 实际机种上运行，可以看到训练成果（且还提供中文教程指导迁移过程）：

H1 和 H1-2 也有类似的情况，同时通过 RL GYM 还能够在 Issac Gym 中训练机器狗 Go2：

更多开源项目继续深入

在宇树的开源生态中，RL GYM 只是其中非常重要的一环，目前在宇树所有 GitHub 仓库中，星标数排名第三。

排名第一的是针对开源机器人系统 R (obot) OS 的模拟包，其中涵盖了宇树机器人系列的质量、惯量、力矩等多项参数。

第二名则是利用苹果 Vision Pro 对 G1 进行远程操作的代码库，致力于数据采集工作。

这些采集数据采用 JSON 格式，而训练过程通过 LeRobot 实现，因此宇树还提供了将 JSON 数据转化为 LeRobot 必需格式的详细教程。

该教程包括远程操作的代码、硬件配置示意图、物品清单及安装说明：

此外，宇树还在 HuggingFace 上发布了训练数据集，该数据与数据采集工具同步上线。

该数据集涉及五种操作，通过配备三指灵巧手的宇树 G1 人形机器人进行采集，每张图片分辨率为 640x480，每个手臂和灵巧手的状态与动作维度为 7。

例如，利用该数据集可以使机器人学习如何拧瓶盖倒水：

将三种颜色的积木叠放在一起：

还包括将摄像头放入包装盒、收集物品并进行存储、双臂同步抓取红色木块并放入一个黑色长方形容器等多项操作。

最后，宇树的开源项目并不限于机器人相关领域。

上个月，宇树推出了售价 419 美元的激光雷达，并在产品发布之际开源了其使用的 Point-LIO 算法。

项目仓库链接：

https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_gym

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