Genesis项目四足机器人Go2训练方案解析

概述

Genesis项目中的go2_train.py文件实现了一个基于强化学习的四足机器人(Go2)运动控制训练系统。该训练系统采用PPO(Proximal Policy Optimization)算法，通过大规模并行环境模拟来训练机器人实现稳定的行走能力。

核心组件

1. 环境配置

训练系统首先定义了四足机器人Go2的环境参数，主要包括：

• 关节配置：定义了12个关节的默认角度和名称(髋关节、大腿关节、小腿关节)
• PD控制参数：比例增益(kp=20.0)和微分增益(kd=0.5)
• 终止条件：当机器人翻滚或俯仰角度超过10度时终止当前训练
• 初始姿态：定义了机器人的初始位置和姿态
• 动作延迟模拟：模拟真实世界中的动作延迟

2. 观测空间

观测空间配置定义了机器人感知环境的维度：

• 观测维度：45维
• 观测尺度：包括线速度(2.0)、角速度(0.25)、关节位置(1.0)和关节速度(0.05)的缩放系数

3. 奖励函数

奖励函数设计是强化学习成功的关键，该系统采用了多目标奖励：

• 线速度跟踪奖励(权重1.0)
• 角速度跟踪奖励(权重0.2)
• 高度惩罚(权重-50.0)
• 动作变化率惩罚(权重-0.005)
• 与默认姿态相似度惩罚(权重-0.1)

4. 命令配置

定义了机器人接收的外部命令：

• 命令维度：3维(线速度x、线速度y、角速度)
• 命令范围：线速度x固定为0.5m/s，其他方向速度为0

训练算法

系统采用PPO算法进行训练，主要参数配置如下：

• 学习率：0.001
• 折扣因子γ：0.99
• GAE参数λ：0.95
• 策略裁剪参数：0.2
• 熵系数：0.01
• 最大梯度范数：1.0
• 学习周期数：5
• 小批量数量：4

神经网络结构采用Actor-Critic架构，包含三个隐藏层(512, 256, 128)，激活函数使用ELU。

训练流程

1. 初始化：创建4096个并行环境(默认值)
2. 配置保存：将环境配置、观测配置、奖励配置和训练配置保存为pkl文件
3. 环境创建：实例化Go2Env环境
4. 训练运行：使用OnPolicyRunner进行训练，最大迭代次数为101次(默认值)

关键技术点

1. 大规模并行训练：通过4096个并行环境显著提高样本收集效率
2. 自适应学习率：采用自适应学习率调度策略
3. 动作裁剪：限制动作值在合理范围内(clip_actions=100.0)
4. 经验回放：每个环境收集24步数据后进行学习(num_steps_per_env=24)

使用说明

要启动训练，只需运行：

python examples/locomotion/go2_train.py

可选参数包括：

• -e/--exp_name: 实验名称(默认为"go2-walking")
• -B/--num_envs: 并行环境数量(默认为4096)
• --max_iterations: 最大训练迭代次数(默认为101)

总结

Genesis项目的Go2训练系统提供了一个完整的四足机器人运动控制强化学习解决方案。通过精心设计的观测空间、奖励函数和训练参数，系统能够高效地训练出稳定的行走策略。该实现展示了如何将现代强化学习技术应用于机器人控制领域，为类似项目提供了有价值的参考。