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Unitree RL GYM
Unitree RL GYM
目标受众主要是机器人学、人工智能和自动化领域的研究人员、开发者和学生。他们可以使用Unitree RL GYM来研究和开发先进的机器人控制算法，特别是在强化学习领域。此外，对于想要深入了解或教育机器人技术的教育机构和爱好者，Unitree
模型训练与部署开发与工具#Unitree#强化学习#机器人#仿真#开源普通产品开源
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简介
Unitree RL GYM是一个基于Unitree机器人的强化学习平台，支持Unitree Go2、H1、H1_2、G1等型号。该平台提供了一个集成环境，允许研究人员和开发者训练和测试强化学习算法在真实或模拟的机器人上的表现。它的重要性在于推动机器人自主性和智能技术的发展，特别是在需要复杂决策和运动控制的应用中。Unitree RL GYM是开源的，可以免费使用，主要面向科研人员和机器人爱好者。
截图
产品特色
支持多种Unitree机器人型号进行强化学习训练和测试
提供Isaac Gym和Mujoco仿真环境，以及物理机器人部署指南
集成了PPO强化学习算法实现，便于算法开发和比较
支持自定义任务和实验，灵活配置实验参数
提供详细的安装和使用文档，方便用户快速上手
支持代码和算法的版本控制，便于实验复现和分享
使用教程
1. 创建新的Python虚拟环境，并安装指定版本的Python 3.8
2. 安装PyTorch 2.3.1和对应的CUDA版本
3. 下载并安装Isaac Gym，并按照指引运行示例程序
4. 克隆并安装rsl_rl（PPO算法实现）
5. 安装unitree_rl_gym，并按照文档指引进行配置
6. 使用提供的命令行工具开始训练或测试强化学习算法
7. 根据需要调整实验参数，如任务类型、仿真设备、随机种子等
8. 分析训练结果，并根据反馈优化算法
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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