IsaacLab项目中Unitree Go2机器人Sim2Real摩擦问题解决方案

引言

在机器人仿真到实际部署(SIM2Real)的过程中，摩擦力的精确建模是一个关键挑战。本文将深入探讨IsaacLab项目中Unitree Go2四足机器人在仿真训练与实际部署过程中遇到的摩擦问题及其解决方案。

问题背景

Unitree Go2机器人在IsaacLab仿真环境中训练时，策略学习到了一种拖拽脚步行走的方式，而不是理想的抬脚行走步态。当将这些策略部署到实际硬件上时，机器人无法正常移动。核心问题在于仿真环境中的地面摩擦模型与实际物理世界存在差异。

关键问题分析

1. 摩擦模型差异：仿真中地面摩擦系数设置不当导致机器人可以拖拽脚步移动
2. 奖励函数设计：现有的脚步空中时间奖励不足以促使机器人学习抬脚行走
3. USD模型问题：Go2的USD文件中存在影响接触检测的冗余关节

解决方案

1. 摩擦系数随机化

通过修改velocity_env_cfg.py中的物理材质参数，可以实现摩擦系数的随机化：

physics_material = EventTerm(
    func=mdp.randomize_rigid_body_material,
    mode="startup",
    params={
        "asset_cfg": SceneEntityCfg("robot", body_names=".*"),
        "static_friction_range": (0.3, 1.25),
        "dynamic_friction_range": (0.3, 1.25),
        "restitution_range": (0.0, 0.0),
        "num_buckets": 64,
        "make_consistent": True  # 确保动态摩擦不超过静态摩擦
    },
)

建议的摩擦系数范围为静态摩擦(0.8,2.0)，动态摩擦(0.6,1.6)，这种设置在实际测试中表现良好。

2. 摩擦组合模式优化

IsaacLab默认使用"multiply"模式组合摩擦系数，这比IsaacGym 4.0使用的"average"模式更符合物理实际。当脚部摩擦为1.0而地面摩擦为0.0时，"average"会得到0.5的不合理结果，而"multiply"则正确地得到0.0。

3. USD模型修正

原始USD文件中存在名为"calflower"和"calflower1"的冗余关节/体，这些会导致接触传感器持续显示接触状态。移除这些部件后，接触检测恢复正常，脚步空中时间奖励也能正确计算。

4. 奖励函数优化

通过调整奖励函数权重和参数，可以有效促使机器人学习抬脚行走：

奖励项	权重	参数
空中时间	5.0	最小时间:0.15s, 速度阈值:0.75
脚步离地高度	1.5	目标高度:0.08m
动作平滑度	-1.25	-
脚步滑动	-1.0	-

增加"脚步离地高度"和"空中时间"奖励可以抵消"关节力矩"、"关节速度"和"关节加速度"等能量最小化惩罚项的影响，而增加"动作平滑度"和"脚步滑动"惩罚则可以防止策略过度利用奖励增加。

5. 地形生成器使用

虽然本文主要关注平坦地形，但引入轻微的不规则地形可以强制机器人学习更自然的抬脚步态。建议使用TerrainGenerator创建包含微小凹凸的地形，而非完全平坦的地面。

实施建议

1. 物理参数设置：从推荐的摩擦系数范围开始，根据实际表现逐步调整
2. 训练策略：先在小范围摩擦系数下训练基本步态，再逐步扩大随机化范围
3. 奖励调整：密切监控各奖励项的贡献，确保没有单一奖励项主导学习过程
4. 部署验证：在仿真中稳定后再进行实际硬件测试，注意安全防护

结论

通过综合应用摩擦系数随机化、USD模型修正、奖励函数优化等方法，可以显著改善Unitree Go2机器人在IsaacLab中的仿真训练效果，并提高策略在实际硬件上的部署成功率。关键在于理解仿真与实际环境间的差异，并通过系统化的方法缩小这种差异。

这些解决方案不仅适用于Unitree Go2，其核心思路也可应用于其他四足机器人的Sim2Real迁移工作中。随着技术的不断进步，我们期待看到更多高效的仿真到实际部署方法出现。