Unitree G1机器人全身强化学习训练的技术探索

概述

在机器人控制领域，Unitree G1四足机器人因其出色的运动性能而备受关注。本文探讨了基于unitreerobotics/unitree_rl_gym项目进行全身强化学习训练时遇到的技术挑战和解决方案。

全身控制的技术难点

传统的G1训练配置通常只关注12个腿部自由度(DOF)，而将上半身自由度固定。当尝试使用完整的29自由度模型(g1_29dof_lock_waist_rev_1_0)进行训练时，研究人员遇到了几个关键问题：

1. 训练收敛困难：由于动作空间显著增大，算法容易陷入局部最优
2. 稳定性问题：机器人可能出现异常行为，如"飞起"或剧烈抖动
3. 数值不稳定：训练过程中可能出现NaN损失值

解决方案探索

奖励函数设计

针对上半身控制，研究人员设计了专门的奖励函数来保持稳定性：

def _reward_arm_dof_deviation(self):
    diff = self.dof_pos[:, self.arm_dof_indices] - self.default_dof_pos[:,self.arm_dof_indices]
    return torch.sum(torch.square(diff), dim=1)

def _reward_waist_dof_deviation(self):
    diff = self.dof_pos[:, self.waist_dof_indices] - self.default_dof_pos[:,self.waist_dof_indices]
    return torch.sum(torch.square(diff), dim=1)

其中，手臂和腰部自由度的奖励权重分别设置为-0.5和-0.1，这种设计鼓励机器人保持上半身接近默认姿势。

自由度索引管理

在环境初始化阶段，需要正确识别和分类各个自由度：

self.arm_dof_indices = []
self.waist_dof_indices = []
for i in range(len(self.dof_names)):
    if "shoulder" in self.dof_names[i]:
        self.arm_dof_indices.append(i)
    if "elbow" in self.dof_names[i]:
        self.arm_dof_indices.append(i)
    if "wrist" in self.dof_names[i]:
        self.arm_dof_indices.append(i)
    
    if "waist" in self.dof_names[i]:
        self.waist_dof_indices.append(i)

实践经验

1. 逐步扩展自由度：建议从腿部控制开始，逐步引入上半身自由度
2. 奖励函数调参：需要精细调整各部分的奖励权重
3. 观察空间设计：确保包含所有相关自由度的状态信息
4. 训练监控：密切观察训练过程中的数值稳定性

结论

Unitree G1的全身强化学习控制是一个复杂但可行的研究方向。通过合理的奖励函数设计和训练策略，可以逐步实现稳定的全身控制。未来的工作可以探索更复杂的任务场景和更高效的训练算法。