Learn2Walk: 基于Isaac Lab的人形机器人仿真与强化学习训练

浙江大学软件学院 2025年保研夏令营

Task1：基础环境搭建

1. 场景构建：

• 使用Isaac Sim创建10m×10m的室内平面场景（可选：增加障碍物/斜坡）

• 添加1个人形机器人（例如宇树H1/Go2等）

• 部署基础光源和物理材质

2. 运动控制测试​

• 通过Isaac Lab的Python API控制机器人完成基础动作

• 输出机器人完成站立动作的5秒关节角度变化曲线图

Task2：复现宇树机器人行走

基于宇树开源代码实现H1机器人行走策略复现

1. 代码部署与训练​

• 使用宇树官方提供的强化学习示例、

• 解析奖励函数设计：速度跟踪奖励；步态对称性惩罚等

Task3：跨平台步态迁移

将训练策略迁移至其他人形机器人

模型适配

• 导入第三方机器人URDF文件（需对齐关节命名规范，如.*_hip_pitch）

• 调整动力学参数：例如关节力矩限制（第三方机器人电机扭矩可能低于宇树H1）/腿部质量分布