Unitree RL Gym est une bibliothèque open-source dédiée à l'apprentissage par renforcement pour les robots quadrupèdes, supportant des modèles tels que Go2, H1, H1_2 et G1. Ce guide détaille la mise en place et l'utilisation pour les chercheurs et passionnés de robotique.

Configuration de l'Environnement

Avant de commencer, vérifiez les prérequis système suivants :

Étapes d'Installation

1. Cloner le dépôt du projet : ``` git clone https://github.com/unitree/unitree_rl_gym.git cd unitree_rl_gym

2. Installer les dépendances : ``` pip install -r requirements.txt

3. Valider l'environnement : ``` python -c "import legged_gym; print('Environnement prêt !')"

Modules Fonctionnels Principaux

Entraînement du Modèle

Pour lancer l'entraînement, utilisez le script train.py avec des paramètres configurables :

python legged_gym/scripts/train.py --task=go2 --no_render=true

Paramètres clés pour l'optimisasion :

Démonstration et Validation

Après l'entraînement, exécutez play.py pour visualiser les résultats :

python legged_gym/scripts/play.py --task=go2

Caractéristiques de la démonstration :

• Visualisation en temps réel des mouvements du robot
• Export automatique du modèle réseau Actor
• Support de plusieurs modes de locomotion

Flux de Travail Complett

Le processus de contrôle par apprentissage par renforcement suit quatre étapes standardisées :

1. Phase d'entraînement en simulation :
   • Entraînement du réseau de politiques dans Isaac Gym
   • Conception de fonctions de récompense adaptées
   • Entraînement parallèle pour accélérer la convergence
2. Validation des performances :
   • Vérification de la conformité de la politique entraînée
   • Visualisation du comportement du robot
   • Export du modèle final
3. Test inter-simulateurs :
   • Déploiement dans Mujoco pour valider la généralisation
   • Assurance de l'indépendance vis-à-vis des spécificités de simulation
4. Déploiement physique :
   • Transfert de la politique sur le robot réel
   • Adaptation du sim vers le réel

Chemins de Stockage

• Modèles entraînés : logs/<nom_expérience>/<date_heure>_<nom_run>/
• Politiques exportées : logs/<nom_expérience>/exported/policies/
• Modèles pré-entraînés : deploy/pre_train/<robot>/motion.pt

Conseils de Configuration Avancée

Sélection du Modèle de Robot

Choisissez le robot en fonction de vos besoins :

Optimisation des Performances

Pour l'entraînement sur CPU :

python legged_gym/scripts/train.py --task=go2 --compute_device=cpu --train_device=cpu

Pour l'accélération GPU :

python legged_gym/scripts/train.py --task=go2 --compute_device=cuda --train_device=cuda

Dépannage des Problèmes Courants

Problèmes d'Entraînement

• Entraînement lent : Augmentez la valeur de --parallel_envs et activez le mode --no_render
• Non-convergence du modèle : Révisez la fonction de récompense et ajustez les paramètres de taux d'apprentissage

Problèmes de Déploiement

• Baisse de performance sim-vers-réel : Effectuez des tests Sim2Sim dans Mujoco pour assurer la robustesse de la politique

Parcours d'Apprentissage Progressif

• Niveau débutant : Maîtrisez les commandes d'entraînement et de démonstration
• Niveau intermédiaire : Personnalisez les fonctions de récompense et optimisez les hyperparamètres
• Niveau avancé : Développez de nouveaux modèles de robots pour des tâches de contrôle complexes

Domaines de Recherche Étendus

• Contrôle multi-robots coordonné
• Apprentissage d'adaptation à des environnements dynamiques
• Algorithmes de planification de mouvements en temps réel