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

9.9 万元起，还能够大规模量产的国产人形机器人，表现得实在是太 6 了：

而且还走上了开源路线，就在刚刚，宇树机器人开源的强化学习代码又更新了！

更新之后不再是只能训练 —— 不仅能够仿真运行，还能部署到实体机器，整个过程所有代码全部开放。

一开始，宇树开源的是英伟达 Issac Gym 平台上的训练代码，这次新增了对 MuJoCo 模拟仿真的支持。

而且还能迁移到实体机器人上运行，目前支持宇树的 H1、H1-2 和 G1 三款机器人。

这下从训练到模拟再到真机运行，整个 RL 套件的开源体系终于完整了。

看到这个消息，有网友激动地表示，训练机器人灵魂的方法终于公开了！

全过程代码公开，还有详细教程

宇树给这个项目取名叫 RL GYM，可能和一开始专门提供基于 Issac Gym 的训练代码有关。

现在 RL GYM 又支持了 MuJoCo，可以在预训练的基础上进行仿真模拟了。

训练阶段的 Issac Gym 需要 CUDA，也就是需要 N 卡，仿真阶段的 MuJoCo 则支持各种 GPU，甚至 CPU 和 TPU 也能运行。

从环境的安装配置，到训练和模拟，以及最后的真机迁移，不仅有代码，还有非常详细的手把手教程。

以最新款的 G1 为例，在 Issac Gym 里训练完之后的效果是这样的：

放到 MuJoCo 里模拟，就有了开头看到在这段 DEMO：

最后迁移到 G1 真机，就能看到训练的效果了（并且真机迁移的部分还有中文教程）：

H1 和 H1-2 也与此类似，另外通过 RL GYM 还可以在 Issac Gym 里训练机器狗 Go2：

在宇树的整个开源体系当中，RL GYM 只是其中一环，在宇树所有的 GitHub 仓库中星标数排第三。

排第一的是针对开源机器人系统 R (obot) OS 推出的模拟包，包含了宇树系列机器人的质量、惯量、力矩等参数。

星标数第二的则是使用苹果 Vision Pro 对 G1 进行遥操作控制的仓库，可以用于数据采集。

采集到的数据是 JSON 形式，而训练通过 LeRobot 实现，因此宇树还提供了将 JSON 格式数据转为 LeRobot 所需格式的教程。

其中包含遥操作控制的代码教程，以及硬件配置图、物料清单和安装说明：

除了 GitHub 上发布的这些工具，宇树还在 HuggingFace 上公开了训练数据集，与数据采集工具同期发布。

数据集包含五种操作，使用配备有三指灵巧手的宇树 G1 人形机器人收集，每张图分辨率为 640x480，每个手臂和灵巧手的状态和动作维度为 7。

比如，利用这套数据集可以让机器人学习拧瓶盖倒水：

将三色积木叠放到一起：

此外还包括将摄像头放入相应包装盒、收集物品并存储、双臂抓取红色木块并将其放入一个黑色长方形容器中这些操作。

最后，宇树开源的也不只是和机器人相关的项目。

上个月宇树发布了售价 419 美元的激光雷达，在产品上线的同时就将其采用的 Point-LIO 算法进行了开源。

项目仓库：

https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_gym

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