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训练代码演进
本项目将“训练代码架构”和“训练产生的模型 checkpoint”分别管理。代码、奖励、课程或观测契约发生变化时形成新的 Git 版本；同一架构下继续训练产生的模型编号作为实验和部署工件记录。
| 版本 | 来源快照 | 主要目的 |
|---|---|---|
v0.4.0 |
uni_mjlab(1) |
第一份完整的新 MJCF 与新 mjlab 训练工程 |
v0.5.0 |
uni_mjlab_new |
扩大观测、延迟和动力学随机化，探索更强 Sim2Real 鲁棒性 |
v0.6.0 |
best |
面向比赛越障重新设计奖励、课程、站姿和诊断体系 |
从随机化增强到比赛训练
v0.6.0 不是简单地继续增大 v0.5.0 的随机范围。实践中重新降低了部分噪声、延迟和动力学随机化强度，并把训练重点转向可控的比赛任务课程：
- 投影重力噪声由
±0.08调回±0.05。 - 腿和轮动作最大随机延迟由 4 步调回 2 步。
- 摩擦、刚度和阻尼随机化调回较窄范围。
- 移除该阶段的连续机身外力扰动与腿部质量随机化。
- 将 x、y 和 yaw 跟踪拆成独立奖励和独立指令课程。
- 障碍由课程逐步释放，高墙训练地形改为五道重复横墙。
- 增加楼梯侧向漂移和偏航漂移惩罚。
- 增加大量只用于训练评估的误差、轮速、姿态和接触指标。
这种调整反映的是从“广泛鲁棒性探索”转向“比赛场景定向优化”，不表示 v0.5.0 被删除；它仍由对应 Tag 完整保留。
模型与比赛部署
比赛训练可能先获得基模，再修改参数继续训练和筛选 checkpoint。最终关系为：
训练代码架构：v0.6.0 / best
比赛 Rough 策略：model_6800.onnx
比赛真机工程：last_not_slalom_1050
比赛得分：1050
model_6800.onnx 是比赛最终部署工件，不用模型编号替代训练代码版本号。它将在最终比赛部署版本中与运行配置一起归档。