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人形机器人策略训练开发与调试

📚 共计 30 章节

人形机器人概述

发展历程、核心硬件架构（关节电机、IMU、足底力传感器）、主流仿真环境（Isaac Gym、MuJoCo）介绍。

强化学习基础回顾

MDP（马尔可夫决策过程）、PPO算法原理、Actor-Critic架构、奖励函数设计原则。

仿真环境搭建

基于Isaac Gym的人形机器人仿真环境配置、URDF模型导入、初始站立姿态设置。

状态空间与动作空间设计

本体感知状态（关节角度、角速度、IMU数据）、外部感知状态（地形高度扫描）、动作空间（PD目标位置）设计。

状态空间动作空间

奖励函数工程

基础奖励（前进速度、存活奖励）、惩罚项（关节限位惩罚、能耗惩罚、身体倾斜惩罚）、课程学习奖励调度。

奖励设计课程学习

PPO训练实战

策略网络与价值网络结构设计、训练超参数调优（学习率、batch size、GAE lambda）、训练稳定性监控。

物理参数随机化（质量、摩擦力、地面刚度）、观测噪声注入、动作延迟模拟、提升策略鲁棒性。

域随机化鲁棒性

地形课程学习

从平地到复杂地形（斜坡、台阶、障碍物）的课程设计、地形生成器实现、自动难度调整。

课程学习地形

步态生成基础

对称步态与非对称步态、步态周期与占空比、基于CPG的步态生成方法。

基于强化学习的步态学习

端到端步态学习、步态频率与步幅的隐式学习、步态切换策略。

抗扰动训练

推力扰动模拟、恢复步态学习、跌倒检测与自恢复策略。

抗扰动恢复

视觉感知融合

深度相机模拟、视觉编码器设计（ResNet/CNN）、视觉特征与本体感知特征融合。

导航与避障

全局路径规划（A*）、局部避障策略、强化学习与规划器的结合。

全身运动控制

上肢与下肢协调、躯干姿态控制、抓取与行走的同步。

全身控制协调

模仿学习基础

专家数据采集（动捕/遥操作）、行为克隆（BC）、GAIL（生成对抗模仿学习）。

模仿学习进阶

AMP（Adversarial Motion Priors）、风格化运动生成、多风格融合。

Sim-to-Real迁移

系统辨识、域随机化调优、零样本迁移策略、真实环境微调。

真实机器人部署

机载计算平台（Jetson/UP Board）、实时控制循环（1kHz）、通信协议（EtherCAT/CAN）。

安全机制设计

关节软限位、电流保护、急停逻辑、异常状态恢复。

多机器人协同

编队控制、任务分配、通信拓扑、协同搬运策略。

多机器人协同

基于模型的强化学习（MBRL）

世界模型学习、规划与策略结合、PETS算法应用。

MBRL世界模型

分层强化学习

高层策略（导航/任务规划）、低层策略（运动控制）、层级间通信。

多任务学习

共享表示学习、任务特定head设计、梯度冲突解决（PCGrad）。

多任务PCGrad

MAML算法、快速适应新地形/新任务、元训练与元测试流程。

离线强化学习

CQL算法、保守策略学习、从历史数据中学习。

可解释性分析

注意力机制可视化、策略重要性分析、失败模式分析。

可解释性可视化

训练效率优化

并行环境采样（Vectorized Env）、GPU加速、混合精度训练、经验回放优化。

模型量化（FP16/INT8）、TensorRT加速、ONNX导出、推理延迟优化。

基于Transformer的策略架构、扩散模型在运动生成中的应用、大模型与机器人结合。

Transformer扩散模型

综合项目实战

从仿真训练到真实部署全流程、性能评估与调优、项目文档与演示。

实战全流程