[sim] 整理后期Sim2Sim与比赛Rough策略

05_software/train/README.md

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 `rc_mjlab/` 保存 16DOF 轮足机器人的当前训练与 Sim2Sim 工程。历史快照由 Git Tag 保留，不在目录中复制 `old`、`new` 或 `final` 版本。
 
-当前内容对应 `v0.7.0`：训练代码保持 `v0.6.0` 的比赛架构，新增后期 MuJoCo 姿态、IK、动力学和 MPC 工具。训练过程可能先获得基模，再调整奖励、课程和环境参数继续训练；模型 checkpoint 的变化不等同于软件架构变化。
+当前内容对应 `v0.8.0`：训练代码保持 `v0.6.0` 的比赛架构，包含 `v0.7.0` 的 MuJoCo 独立工具，并新增后期 Sim2Sim、路线检查和比赛最终 Rough ONNX 策略。训练过程可能先获得基模，再调整奖励、课程和环境参数继续训练；模型 checkpoint 的变化不等同于软件架构变化。
 
 ## 内容
 
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 - `mujoco_sim`：不依赖训练循环的姿态、IK、动力学和 MPC 分析
 - `mjlab`：固定版本的本地训练框架依赖
 - `model_rough.pt`：本阶段 Rough 策略权重
+- `model_6800.onnx`：比赛最终使用的 Rough 策略
 - `pyproject.toml`、`uv.lock`：Python 环境与依赖锁定
 
 与 `v0.3.0` 相比，本版本更新了 MJCF 质量和惯性参数，并将 mjlab 上游基准从 `00409797` 更新到 `40f8d93e`。机械 CAD 未发生变化。
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 `v0.7.0` 不修改比赛训练架构，增加独立 MuJoCo 工具；入口和参数边界见 [`rc_mjlab/mujoco_sim/README.md`](rc_mjlab/mujoco_sim/README.md)。
 
+`v0.8.0` 继续保持训练架构和 MJCF 不变，归档后期 Sim2Sim 增量与比赛 Rough ONNX 策略；入口和归档边界见 [`rc_mjlab/sim2sim/README.md`](rc_mjlab/sim2sim/README.md)。
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 工程命令和任务说明见 [`rc_mjlab/README.md`](rc_mjlab/README.md)，本地依赖来源见 [`rc_mjlab/DEPENDENCIES.md`](rc_mjlab/DEPENDENCIES.md)。