Genesis项目中的NaN错误分析与解决方案：机器人运动控制中的数值稳定性问题

问题背景

在Genesis项目中进行机器人运动控制学习时，开发者遇到了一个棘手的数值稳定性问题：在机器人重置后与地面接触时，get_pos()函数偶尔会返回NaN(非数值)错误。这个问题并非每次都会出现，而是在训练过程中随机发生，导致训练过程中断。

问题现象

当机器人从自由空间重置并落地时，系统会突然出现NaN数值。通过可视化分析发现：

1. NaN错误并非在首次接触地面时立即出现，而是在若干步之后随机发生
2. 错误发生时，并非所有关节都出现NaN，而是部分关节数值异常
3. 基础连杆(base_link)的位置保持不动，而其他关节位置出现NaN
4. 错误发生的迭代次数在不同硬件环境下表现不一致

深入分析

经过技术团队深入调查，发现问题的根本原因在于：

1. 控制频率与仿真步长的匹配问题：原代码使用了4次循环应用相同扭矩的控制方式，导致实际控制频率降低到12.5Hz，这与预期的控制频率不匹配

2. 数值爆炸现象：当某些关节的速度和扭矩值变得异常大时，会导致数值计算溢出，产生NaN错误。错误发生时记录的数据显示，某些关节的速度达到了10^11数量级，远超正常范围

3. 物理引擎的稳定性：在离散时间步长下，过大的控制力会导致物理引擎计算不稳定

解决方案

技术团队提出了三种有效的解决方案：

方案一：调整仿真参数

增加仿真子步数(substeps)以提高计算精度：

sim_options=gs.options.SimOptions(dt=self.dt, substeps=5)

这种方法通过增加每个控制步长内的物理计算次数，提高了数值稳定性。

方案二：优化控制循环

在原有的4次循环中更新关节位置和速度状态：

for i in range(4):
    torques = self._compute_torques(exec_actions)
    self.robot.control_dofs_force(torques, self.motor_dofs)
    self.scene.step()
    # 更新关节状态
    self._update_joint_states()

这种方法保持了原有的控制架构，但通过更频繁的状态更新避免了数值累积误差。

方案三：奖励函数调整

在强化学习训练中增加对过大执行力的惩罚项：

reward = original_reward - lambda * torch.norm(actions, p=2)

这种方法从算法层面抑制了过大控制力的产生，间接提高了数值稳定性。

最佳实践建议

基于项目经验，我们总结出以下机器人运动控制的最佳实践：

1. 控制频率匹配：确保控制频率与仿真步长的设置合理匹配，避免因频率不匹配导致的数值问题

2. 数值范围检查：在关键计算节点添加数值有效性检查，及时发现并处理异常值

3. 物理参数调优：适当调整物理引擎参数，如接触刚度、阻尼系数等，提高仿真稳定性

4. 渐进式训练：在强化学习训练初期使用较小的动作幅度，随着训练进展逐步放开限制

结论

Genesis项目中遇到的这个NaN错误典型地展示了机器人仿真与控制中的数值稳定性挑战。通过深入分析物理引擎的工作机制和控制算法的实现细节，我们不仅解决了当前问题，还总结出了一套通用的稳定性保障方案。这些经验对于从事机器人运动控制开发的工程师具有重要参考价值，特别是在处理复杂多关节系统的数值稳定性问题时。