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File metadata and controls

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RoboMimic Deploy

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🎮🚪 RoboMimic Deploy 是一个基于状态切换机制的机器人多策略部署框架，目前包含的策略适用于宇树G1机器人(29dof) 🚪🎮

写在前面

  • 本部署框架仅适用于具有三自由度腰部的G1机器人，如果装有腰部固定件的话需要按照官网教程解锁，然后才能正常使用该部署框架。

  • 建议拆下手掌，舞蹈动作会存在干涉

  • 实际机器人部署中出现的问题，十有八九是策略适应性不足所致，大家不必过度怀疑硬件层面的缺陷。

  • 视频教程

安装配置

1. 创建虚拟环境

建议在虚拟环境中运行训练或部署程序，推荐使用 Conda 创建虚拟环境。

1.1 创建新环境

使用以下命令创建虚拟环境：

conda create -n robomimic python=3.8

1.2 激活虚拟环境

conda activate robomimic

2. 安装依赖

2.1 安装 PyTorch

PyTorch 是一个神经网络计算框架，用于模型训练和推理。使用以下命令安装：

conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

2.2 安装 RoboMimic_Deploy

2.2.1 下载

通过 Git 克隆仓库：

git clone https://github.com/ccrpRepo/RoboMimic_Deploy.git

2.2.2 安装组件

进入目录并安装：

cd RoboMimic_Deploy
pip install numpy==1.20.0
pip install onnx onnxruntime

2.2.3 安装unitree_sdk2_python

git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2_python.git
cd unitree_sdk2_python
pip install -e .

运行代码

1. 运行Mujoco仿真代码

python deploy_mujoco/deploy_mujoco.py

2. Policy 说明

模式名称 描述
PassiveMode 阻尼保护模式
FixedPose 位控恢复至默认关节值
LocoMode 用于稳定行走的控制模式
Dance 查尔斯顿舞蹈
KungFu 武术动作
KungFu2 训练失败的武术动作
Kick 拿来凑数的动作
SkillCast 下肢+腰部稳定站立，上肢位控至特定关节角，一般在执行Mimic策略前执行
SkillCooldown 下肢+腰部持续平衡，上肢恢复至默认关节角，一般在执行Mimic策略后执行

3. 仿真操作说明

  1. 连接Xbox手柄

  2. 运行仿真程序：

python deploy_mujoco/deploy_mujoco.py

  1. Start键进入位控模式

  2. 同时按住R1+A，进入LocoMode，并按下BACKSPACE在仿真中使机器人站立，之后能通过摇杆控制机器人行走

  3. 同时按住R1+X，进入Dance，机器人开始跳查尔斯顿舞蹈，在该模式下，可以随时按下Select进入阻尼保护模式，也可以按住R1+A恢复行走模式（不推荐），或按Start进入位控模式（不推荐）

  4. 终端会显示舞蹈的进度条，结束后可按下R1+A恢复至正常行走模式

  5. 在LocoMode模式下，按R1+Y让机器人表演武术动作，只推荐在仿真中使用

  6. 在LocoMode模式下，按L1+Y让机器人表演训练失败的武术动作，只推荐在仿真中使用

  7. 在LocoMode模式下，按R1+B让机器人表演踢腿动作，只推荐在仿真中使用

键盘使用说明

先按3进入位控，之后按4进入行走模式。 完成表演后再按4进入行走之后再下一个动作

4. 真机操作说明

  1. 开机后将机器人吊起来，按L2+R2进入调试模式

  2. 运行deploy_real程序：

python deploy_real/deploy_real.py

  1. Start键进入位控模式

  2. 后续操作与仿真中一致

注意事项

1. 框架兼容性说明

当前框架暂不支持在搭载Orin NX平台的G1机器人上直接部署。初步分析可能是由于unitree_python_sdk在Orin平台上的兼容性问题。针对机载Orin平台的部署需求，建议采用以下替代方案：

  • 使用unitree_sdk2替代原Python SDK
  • 基于ROS构建双节点架构：
    • C++节点：负责机器人与遥控器之间的数据收发
    • Python节点：专用于策略推理

2. Mimic策略可靠性警告

Mimic策略不保证100%成功率，特别是在湿滑/沙地等复杂地面上。若出现机器人失控情况：

  • 按下F1键激活阻尼保护模式(PassiveMode)
  • 按下Select键立即终止控制程序

3. 查尔斯顿舞蹈(R1+X) - 稳定策略说明

目前唯一在真机上验证稳定的策略：

⚠️ 重要注意事项：

  • 建议拆除手掌：原始训练未考虑手掌碰撞（作者的G1初始无手掌）
  • 起止稳定需求：舞蹈开始/结束时可能需要短暂人工稳定
  • 舞蹈后过渡：虽然可以切换至行走模式/位控模式/阻尼模式，但建议：
    • 先切换至位控模式或阻尼模式
    • 过渡期间需提供人工稳定

4. 其他动作建议

其他所有动作目前均不建议在真机上部署。

5. 强烈建议

务必先在仿真环境中熟练操作，再尝试真机部署。