lupinjia/LeggedGym-Ex

What it solves

LeggedGym-Ex는 강화학습(RL)을 사용하여 보행형 로봇을을 위한 통합 프레임워크를 제공합니다. 연구자들이 서로 다른 물리 시뮬레이터를 쉽게 전환하고, 전체 파이프라인을 다시 작성하지 않고도 다양한 최첨단 이동 기술을을 위한 통합 프locution~

How it works

legged_gym 아키텍처를 기반으로, 이 프레임워크는 세 가지 주요 시뮬레이터를 통합합니다: IsaacGym(고속 훈련용), Genesis(속도 및 연성 재질/유체 지원용), 그리고 IsaacSim(고현실감 렌더링용). Nvidia Warp를 사용하여 GPU에서 깊이 이미지 렌더링을 가속화하여, 로봇이 훈련 중 환경을 정보를 더 효율적으로 인식할 수 있게 합니다. 또한 Teacher-Student learning 및 Adversarial Motion Priors (AMP)와 같은 수많은 RL 이동 기술에 대한 사전 구현된 코드를 포함하고 있습니다.

Who it’s for

보행형 이동 및 강화학습에 집중하는 로봇 공학 연구자 및 엔지니어로서, 로봇 정책을 훈련하고 테스트하기 위해 유연하고 시뮬레이터에 중립적인 환경이 필요합니다.

Highlights

• Multi-Simulator Support: 속도 또는 현실감을 우선시하는지에 따라 IsaacGym, Genesis, 및 IsaacSim 사이를 원활하게 전환할 수 있습니다.
• Comprehensive Method Library: DeepMimic, DreamWaQ, 및 Walk These Ways를 포함한 다양한 발표된 RL 이동 기술 논문의 구현체를 포함합니다.
• GPU-Accelerated Perception: 더 빠른 시각적 입력 처리를 위해 Warp 기반의 깊이 이미지 렌더링이 통합되었습니다.
• Broad Robot Support: Unitree Go2, TRON1, 및 Booster K1을 포함한 다양한 로봇을 지원합니다.