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rc_mjlab
基于 mjlab 框架的四轮腿混合机器人强化学习训练与部署部署项目，面向机器人竞赛场景（如越障、匍匐、斜坡、台阶等复合任务）。
本目录对应
v0.4.0：第一份完整的新 MJCF 与新框架训练工程。该快照包含model_rough.pt；未包含独立mujoco_sim工具和单独的 Crawl 策略权重，相关早期内容仍可通过v0.3.0查看。
🛠️ 项目简介
本项目针对一台 4 腿 × 3 关节 + 4 驱动轮（轮腿混合） 的移动机器人，在 MuJoCo 物理引擎中利用 PPO 算法进行多任务运动控制策略训练。
系统设计特点包括：
- 高保真动力学步进：物理仿真计算步长设为
2ms(0.002s)，为碰撞、地面力学传递提供极高的解算频宽与稳定性。 - 50Hz 控制决策循环：通过在环境中设置
decimation = 10，策略决策周期为20ms(0.002\text{s} \times 10 = 0.02\text{s})，即控制决策频率为50Hz，完全对齐真机控制周期。 - 混合滤波执行器：
- 腿部 12 个位置控制关节采用位置 PD 伺服（$K_p=40, K_d=1$），并叠加截止频率为
5Hz的低通滤波器进行动作平滑，减小高频机械抖动。 - 轮部 4 个速度驱动关节采用阻尼速度伺服（$K_d=0.5$），叠加截止频率为
15Hz的低通速度滤波器，保证转速响应的灵敏度。
- 腿部 12 个位置控制关节采用位置 PD 伺服（$K_p=40, K_d=1$），并叠加截止频率为
- 大规模并行加速：利用 GPU 并行（通过 Warp 和 MuJoCo GPU 物理管线），支持最多
4096环境同时训练，并包含对动作变化率、关节加速度的惩罚项以平抑噪声。
📦 项目结构
rc_mjlab/
├── src/robot/ # RL 训练任务包（主体代码）
│ ├── __init__.py # 任务注册（Robot-Flat-v0 / Robot-Rough-v0 / Robot-Crawl-v0）
│ ├── robot_cfg.py # 机器人物理参数（PD 增益、执行器上限、碰撞属性）
│ ├── config/
│ │ ├── env_cfgs.py # 三套环境完整配置（观测、奖励、事件、地形、终止条件）
│ │ └── rl_cfg.py # PPO 超参数（网络结构、学习率、折扣因子等）
│ ├── mdp/
│ │ ├── rewards.py # 自定义奖励函数（速度追踪、姿态约束、接触、越障反射惩罚等）
│ │ ├── curriculums.py # 地形关卡课程（严格速度约束版）+ 自适应速度范围
│ │ ├── lowpass_actions.py # 低通滤波动作包装（腿 5 Hz / 轮 15 Hz IIR 滤波）
│ │ ├── disturbances.py # 持续外力扰动（一阶低通滤波平滑随机外力/扭矩）
│ │ ├── mode_command.py # 离散步态模式命令（保留扩展用）
│ │ └── only_positive_rewards.py # HIMLoco 风格：每步总奖励截断为 ≥ 0，防止消极逃避
│ └── terrains/
│ └── competition_terrains.py # 竞赛自定义地形（高墙障碍、低杆障碍）
├── sim2sim/ # Sim2Sim 物理部署与高精度交互回放工具
│ ├── nav_sim2sim.py # 主程序：2D Pygame 交互面板 + 全自动多地形导航追踪
│ ├── sim2sim.py # 简易版键盘调试工具
│ ├── interface/
│ │ └── mujoco_io.py # MuJoCo 输入输出与传感器、低通滤波器接口
│ ├── tools/
│ │ └── math_utils.py # 姿态重力等数学转换
│ ├── policy/ # 保存的 pt 策略权重
│ └── terrain/
│ └── scene_terrain.xml # 完整越障比赛场地的物理 XML 定义
├── mjcf/
│ ├── wheelleg.xml # 机器人 MuJoCo 模型（含网格引用）
│ ├── scene.xml # mjlab 场景入口文件
│ └── meshes/ # STL/OBJ 碰撞与外观网格
├── model_rough.pt # 本阶段用于回放和 Sim2Sim 的 Rough 策略
├── pyproject.toml # 项目依赖（uv 管理，含清华镜像源加速）
└── uv.lock # 精确依赖锁定文件
🚀 常用命令
1. 训练与回放
# 运行平地基础训练 (Robot-Flat-v0)
uv run train Robot-Flat-v0
# 运行多障碍复杂地形训练 (Robot-Rough-v0)，可从 Flat 的Checkpoint热启动
uv run train Robot-Rough-v0 --agent.resume True --agent.experiment-name robot_flat
# 运行爬坡与匍匐限高任务 (Robot-Crawl-v0)
uv run train Robot-Crawl-v0
# 使用默认 20 个并行环境回放最新 checkpoint 效果
uv run play Robot-Rough-v0
2. 交互式 Sim2Sim 自动导航仪表盘
我们提供了一个强大的 GUI 交互和全自动障碍赛追踪平台，位于 sim2sim 目录下：
# 启动 2D 交互导航平台
cd sim2sim
uv run python nav_sim2sim.py
🖥️ 交互式自动导航平台 (sim2sim/nav_sim2sim.py)
该平台包含一个 Pygame 2D HUD 监控面板 和一个 实时 MuJoCo 3D 渲染器，支持对仿真参数和任务执行的精细控制。
1. 按钮面板分区与布局
面板在垂直方向进行了高紧凑性排版，避免控件重叠，并在底端留有安全间距：
- 【预设任务列表】（按物理穿越顺序排列）：
- S形绕杆 (Slalom)：绕过红蓝两色障碍杆路径。
- 限高下蹲 (Crawl)：降低机身高度穿过低杆障碍。
- 砂砾碎石 (Gravel)：平稳低速通过多颗粒非结构碎石坑。
- 高墙越障 (Wall)：高速度冲向障碍高墙，利用前轮攀爬反射爬越。
- 台阶攀爬 (Stairs)：攀越分段式台阶。
- 斜坡木桥 (Bridge)：穿过A坡并稳健从B坡落地。
- 障碍赛大满贯 (Grand)：科技紫圆角高亮按钮。点击后，机器人将以顺时针方向，自动、连贯且闭环地一次性穿越上述全部 6 个核心比赛障碍，并在木桥落地后，通过安全通道直角返航至起终点。
- 【系统与视图控制】：
- 清除与停止 (Stop)：一键紧急停止并重置当前目标航点。
- 视角居中 (Center)：一键锁定相机随机器人机身移动。
- 物理流速三联排 (倍速- / 标准 / 倍速+)：在不破坏物理计算数值稳定性的前提下，实现对仿真总体时间的平滑加速与慢放（支持
0.2x~5.0x，可随时点击“标准”一键归位1.0x）。
- 【目标微调与命令终端】：
- 拥有高精度航点微调发令键。
- 底部命令行支持输入
speed <倍率>更改仿真速度，或者输入grand直接开启大满贯。
📊 机器人系统规格参数
1. 机器人本体参数
| 参数项 | 基准数值 | 说明 |
|---|---|---|
物理步长 (dt_{physics}) |
0.002s (2ms) |
底层 MuJoCo 求解器步长，物理精度极高 |
控制决策频率 (Freq_{ctrl}) |
50Hz (20ms) |
$decimation = 10$，环境每 10 个子步进行一次交互决策 |
| 单轮仿真时长 | 30.0s |
最大决策步数上限为 30.0 / 0.02 = 1500 步 |
| 腿部控制 | 位置 PD 伺服 | 目标关节角限幅 ±0.25 rad，叠加 5Hz 低通滤波器 |
| 轮部控制 | 阻尼速度伺服 | 目标速度限幅 ±10.0 rad/s，叠加 15Hz 低通滤波器 |
| 结构形式 | 4腿 × 3关节 + 4轮 | 腿：hip abduction, hip pitch, knee；轮半径 0.1m，左右轮距 0.32m |
| 关节扭矩上限 | 17.0 Nm | 关节最大输出力矩（训练时含 80%~100% 随机缩放） |
| 最大关节角速度 | 13.0 rad/s | 关节最大运动速度限制 |
2. 状态观测空间 (Actor Obs, 53维)
网络输入包含 6 步历史数据，并在训练时注入均匀高斯噪声以提升泛化能力：
| 观测项目 | 维度 | 缩放比例 | 噪声范围 |
|---|---|---|---|
| 基座角速度 (ang_vel) | 3 | 0.25 | [-0.2, 0.2] rad/s |
| 投影重力向量 (projected_gravity) | 3 | 1.0 | [-0.05, 0.05] |
| 指令速度 (vx, vy, wz/heading) | 3 | 1.0 | — |
| 腿部关节相对角度 (joint_pos_rel) | 12 | 1.0 | [-0.01, 0.01] rad |
| 腿部关节角速度 (joint_vel) | 12 | 0.05 | [-1.5, 1.5] rad/s |
| 轮子角速度 (wheel_vel) | 4 | 0.05 | [-1.0, 1.0] rad/s |
| 上一步动作缓存 (last_actions) | 16 | 1.0 | — |
Critic 附加观测：包含高精度基座物理线速度、轮地实际接触状态、以及
1.6\text{m} \times 1.0\text{m}分辨率为0.08\text{m}的高度雷达扫描网格，提供大范围越障感知。
⚖️ 奖惩体系设计 (Robot-Rough-v0)
复杂地形任务采用 “仅正奖励截断” 机制（即每步累加的总奖励若小于0则强制截断为0），防止机器人在困难关卡早期选择倒下自杀来规避负惩罚。
1. 运动追踪与状态惩罚
| 奖励/惩罚项 | 权重 (Weight) | 适用函数 / 物理意义 |
|---|---|---|
| track_lin_vel | +4.5 |
L1 范数水平线速度跟踪奖励，平缓高速漂移 |
| track_ang_vel | +2.0 |
偏航角速度指数跟踪奖励 |
| stand_still | -2.0 |
当速度指令为 0 时，严厉惩罚关节多余晃动，保持稳立 |
| joint_pos_penalty | -0.8 |
当速度指令为 0 时，惩罚关节角度偏离初始对齐姿态，维持高刚度 |
| roll_penalty | -1.0 |
机身横滚角 (Roll) 倾斜惩罚，抑制左右倾倒抖动 |
| pitch_penalty | -1.5 |
俯仰角 (Pitch) 死区惩罚，限制仰角不超过 29 度，抑制越障瞬间前轮翘头和后翻 |
| base_height_l2 | -0.5 |
机身高度偏离 0.36m 惩罚（基于高度扫描均值，允许自适应高低） |
2. 能量正则与平滑惩罚 (平抑高频抖动)
| 奖励/惩罚项 | 权重 (Weight) | 适用函数 / 物理意义 |
|---|---|---|
| action_rate_curriculum | -0.005 |
动作变化率 L2 惩罚，迫使连续两个决策步的输出动作变化平滑 |
| joint_torques | -1.0e-4 |
关节输出扭矩 L2 正则，降低电机总发热和冲击性载荷 |
| leg_joint_acc_l2 | -2.5e-7 |
限制腿部 12 关节角加速度，直接抑制关节高频电磁和机械震荡 |
| wheel_joint_acc_l2 | -2.5e-9 |
限制 4 个驱动轮的角加速度，平缓轮速切换，降低打滑振荡 |
| joint_pos_limits | -0.2 |
极度接近关节极限限位阻挡时的硬惩罚 |
3. 接触反射与安全约束
| 奖励/惩罚项 | 权重 (Weight) | 适用函数 / 物理意义 |
|---|---|---|
| feet_contact_without_cmd | +0.1 |
当速度指令为 0 时，鼓励四轮保持稳定接地的正向收益 |
| body_collision | -1.0 |
腿部连杆（大腿、小腿）触地碰撞惩罚，迫使抬腿跨越障碍 |
| base_collision | -5.0 |
机身/底盘硬撞障碍物时的严厉惩罚，逼迫机器人学会抬起前轮支撑攀爬 |
| is_terminated | 0.0 |
关闭越障任务的提早终止，允许机器人跌倒后自行挣扎起立，提高生存极限 |
🌀 域随机化 (Domain Randomization)
为了使训练的控制策略具有卓越的零样本真机部署能力，在环境重置及仿真运行中注入了高强度的域随机化参数：
| 随机化项目 | 扰动操作 | 随机范围 |
|---|---|---|
| 机身质心偏移 (base_com) | 加法 | X, Y, Z 三轴分别随机偏置 [-0.05, 0.05] 米 |
| 角度传感器零偏 (encoder_bias) | 加法 | 关节传感器绝对偏置 [-0.015, 0.015] rad (约 \pm 0.85^{\circ}) |
| 几何表面摩擦力 (body_friction) | 绝对值 | 地面及机器人碰撞几何体摩擦力在 [0.3, 1.2] 均匀随机 |
| 关节摩擦阻尼 (joint_friction) | 乘法 | 所有旋转轴关节运动阻尼摩擦在原值的 [0.7, 1.3] 倍间随机 |
| 关节传动刚度 (actuator_stiffness) | 乘法 | Kp 刚度系数在原值的 [0.9, 1.1] 对数均匀范围内随机缩放 |
| 关节传动阻尼 (actuator_damping) | 乘法 | Kd 阻尼系数在原值的 [0.9, 1.1] 对数均匀范围内随机缩放 |
| 力矩输出上限 (actuator_effort_limit) | 乘法 | 最大输出扭矩极限随机在原值的 [0.8, 1.0] 倍均匀缩放 |
| 负载质量 (payload_mass) | 加法 | 在机身处添加载荷质量，扰动范围在 [-1.0, 3.0] kg |
| 瞬时侧向推撞 (push_robot) | 脉冲 | 每隔 [5.0, 10.0] 秒，瞬间施加 X/Y 轴 [-0.5, 0.5] m/s 冲击速度 |
| 一阶低通持续风阻 (continuous_disturbance) | 连续 | 机身持续叠加随机外力（±15N）与力矩（±10Nm），低通周期 0.5s |
🏆 多地形关卡难度控制 (Robot-Rough-v0)
共有 8 种子地形按照比例混合，通过自适应升级距离控制关卡难度的推进：
| 地形名称 | 混合比例 (Proportion) | 最大配置难度 |
|---|---|---|
| 平地 (flat) | 5% |
作为初始安定性恢复区域 |
| 金字塔台阶 (pyramid_stairs) | 25% |
最大阶梯高度上限 0.30 米，级宽 0.30m |
| 倒金字塔台阶 (pyramid_stairs_inv) | 10% |
最大倒台阶高度上限 0.30 米，级宽 0.30m |
| 随机高度网格 (random_grid) | 10% |
最大网格方块起伏上限 0.30 米 |
| 随机粗糙地形 (random_rough) | 5% |
地表最大颗粒随机噪声起伏 0.06 米 |
| 柏林噪声地形 (perlin_noise) | 5% |
大范围高平缓起伏最大高度 0.06 米 |
| 越障高墙地形 (rc_wall) | 25% |
自定义跳跃垂直高墙，最大墙高上限 0.45 米 |
| 平台斜坡地形 (sloped_terrain) | 15% |
最大坡度限制 0.325 (约 18.5^{\circ}) |
地形升级规则：当机器人朝指令方向行进距离超过当前地块的一半（4米），且实际行进距离大于速度指令对应期望距离的 45% 时，该环境关卡等级 +1。
地形降级规则：当指令速度大于 0.1m/s 但实际行进距离小于期望距离的 25%，或者实际移动不足 2.0米时，环境难度等级 -1。