roboterax/humanoid-gym
📦 开源项目roboterax
用于人形机器人强化学习的开源框架，支持零样本 Sim2Real 迁移。
Humanoid-Gym 为人形机器人运动研究提供了一个全面的生态系统。它基于 NVIDIA Isaac Gym 构建，利用高性能 GPU 加速仿真进行大规模策略训练。该框架专为弥合现实差距（Reality Gap）而设计，采用域随机化和鲁棒训练技术，促进零样本 Sim2Real 迁移。主要功能包括模块化控制架构、对多种人形机器人配置的支持，以及允许用户进行行走、平衡和动态运动任务实验的预配置环境。代码库针对 Python 进行了高度优化，确保研究人员能够快速迭代奖励函数和神经网络架构。通过提供人形机器人运动的标准平台，Humanoid-Gym 使社区能够针对既定基准测试新算法，从而推动腿足式机器人和自主控制系统领域的创新。