企业官网建设流程全解析

互联业务登录页 网站,网站如何进行网络推广,wordpress 2.0 下载地址,科技公司起名字大全免费1) 定义#xff08;配置 环境类#xff09;- 配置类#xff08;如 GO2WRoughCfg#xff09; - 通过嵌套类定义 env、commands、terrain、init_state、control、asset、rewards 等参数。训练代码和环境构建器读取这些字段来决定 num_envs、obs/action 大小、URDF 路径、地形…1) 定义配置 环境类- 配置类如 GO2WRoughCfg- 通过嵌套类定义 env、commands、terrain、init_state、control、asset、rewards 等参数。训练代码和环境构建器读取这些字段来决定 num_envs、obs/action 大小、URDF 路径、地形类型、物理/奖励超参等。- 典型字段env.num_envs、env.num_observations、terrain.mesh_type、asset.file、control.action_scale 等。- 机器人环境类如 go2w_robot.Go2w继承自 LeggedRobot- 负责把配置映射为仿真初始化 gym/SimParams、加载 assetURDF、创建 terrain、创建 envs 并实例化 actorcreate_sim / _create_envs。- 提供与训练循环交互的方法/接口reset_idx/reset、set_actions、pre_physics_step、post_physics_step、compute_observations、compute_reward、is_done、close 等。- 内部维护属性self.sim, self.gym, self.envs, self.actor_handles, self.num_envs, self.num_obs/obs_size, self.num_actions/act_size。2) 封装将 robot 环境适配为统一接口- 目的把项目内部的并行 Isaac Gym 环境适配为上层训练代码或 gym 接口隐藏细节、统一调用。- 封装器示例- wrapper_env自定义 gym.Env在 __init__ 中实例化 robot或通过工厂调用 robot.create_sim()并根据 robot.obs_size/act_size 填充 observation_space/action_space。- HistoryWrapper功能性包装器在 step/get_observations 中维护历史观测并把它并入返回的观测字典。- wrapper 的职责- 在 step(action) 中下发动作robot.set_actions调用 pre_physics_step、推进仿真simulate/fetch_results/step_graphics/sync_frame_time、post_physics_step然后调用 robot.compute_observations/compute_reward/is_done 并返回 numpy 类型的 obs/reward/done/info。- 处理 batched obsIsaac Gym 通常返回 num_envs × obs_dim 的批量观测并根据上层算法期望做 reshape 或拆分。3) 调用训练/评估流程- 直接自定义训练循环无 RL 库python from legged_gym.envs.go2w.go2w_robot import Go2w cfg GO2WRoughCfg() robot Go2w(cfg) robot.create_sim() robot.reset_idx([0]) # 或 robot.reset() for step in range(steps): action agent_policy(obs) # 形状应匹配 robot 的动作维度可为 batched robot.set_actions(action) robot.pre_physics_step() robot.gym.simulate(robot.sim) robot.gym.fetch_results(robot.sim, True) robot.gym.step_graphics(robot.sim) robot.gym.draw_viewer(robot.viewer, robot.sim, True) robot.post_physics_step() obs robot.compute_observations() reward robot.compute_reward() - 通过封装成标准 gym.Env便于接入 RL 框架如 Stable‑Baselines3 python from legged_gym.envs.wrappers.wrapper_env import IsaacGymEnv cfg GO2WRoughCfg() # 或把 cfg 转为 dict视 wrapper 实现而定 env IsaacGymEnv(cfg) obs env.reset() obs, reward, done, info env.step(action) # 如果用 SB3把一个 env内部已并行 num_envs用 DummyVecEnv 包装 4) 关键注意点与常见问题- 批量语义Isaac Gym 通常在单个进程里并行 num_envs 个 envcompute_observations 返回 shape(num_envs, obs_dim)。RL 框架期望逐环境返回时可能需适配。- 必需接口robot 必须实现 create_sim、reset_idx/reset、set_actions、compute_observations、compute_reward、is_done或 wrapper 映射这些。- URDF/mesh 与渲染URDF 语法错误或 package:// 路径未解析会导致 asset 加载失败模型不可见确保 asset.file 与 mesh 路径正确、xmllint 检查、权限 OK。- 性能不要每帧用 torch.cat 扩展历史改用 torch.roll 切片大量并行 env 时注意内存/显存与 sim_params.use_gpu_pipeline 设置。- 渲染 vs headless训练可能禁用 GPU 渲染use_gpu_pipelineFalse若需要可视化确保 sim_params.use_gpu_pipelineTrue 并创建 viewer。5) 建议的接口契约便于通用封装- 属性num_envs, obs_size/num_observations, act_size/num_actions, gym, sim, viewer可选- 方法create_sim(cfg), reset_idx(env_ids), set_actions(actions), pre_physics_step(), post_physics_step(), compute_observations(), compute_reward(), is_done(), close()总结一句话- 配置GO2W...Cfg定义参数 → Robot 类Go2w根据配置创建 sim/terrain/actor 并提供仿真/观测/奖励接口 → wrappergym.Env把 robot 映射为标准接口供训练脚本或 RL 库调用关键在于处理好“批量num_envs语义”、URDF/mesh 正确性和接口契约。