# rl_sar [English document](README.md) 四足机器人强化学习算法的仿真验证与实物部署。"sar"代表"simulation and real" ## 准备 拉取代码(同步拉取子模块) ```bash git clone --recursive https://github.com/fan-ziqi/rl_sar.git ``` 如有更新: ```bash git pull git submodule update --remote --recursive ``` ## 依赖 在任意位置下载并部署`libtorch` ```bash cd /path/to/your/torchlib wget https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-2.0.1%2Bcpu.zip unzip libtorch-cxx11-abi-shared-with-deps-2.0.1+cpu.zip -d ./ echo 'export Torch_DIR=/path/to/your/torchlib' >> ~/.bashrc ``` 安装 `teleop-twist-keyboard` ```bash sudo apt install ros-noetic-teleop-twist-keyboard ``` 安装yaml-cpp ```bash git clone https://github.com/jbeder/yaml-cpp.git cd yaml-cpp && mkdir build && cd build cmake -DYAML_BUILD_SHARED_LIBS=on .. && make sudo make install sudo ldconfig ``` ## 编译 自定义代码中的以下两个函数,以适配不同的模型: ```cpp torch::Tensor forward() override; torch::Tensor compute_observation() override; ``` 然后到根目录编译 ```bash cd .. catkin build ``` ## 运行 运行前请将训练好的pt模型文件拷贝到`rl_sar/src/rl_sar/models/YOUR_ROBOT_NAME`中,并配置`config.yaml`中的参数。 ### 仿真 新建终端,启动gazebo仿真环境 ```bash source devel/setup.bash roslaunch rl_sar start_a1.launch ``` 新建终端,启动控制程序 ```bash source devel/setup.bash rosrun rl_sar rl_sim ``` 新建终端,键盘控制程序 ```bash rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py ``` ### 实物 #### Unitree A1 与Unitree A1连接可以使用无线与有线两种方式 * 无线:连接机器人发出的Unitree开头的WIFI **(注意:无线连接可能会出现丢包断联甚至失控,请注意安全)** * 有线:用网线连接计算机和机器人的任意网口,配置计算机ip为192.168.123.162,网关255.255.255.0 新建终端,启动控制程序 ```bash source devel/setup.bash rosrun rl_sar rl_real_a1 ``` 按下遥控器的**R2**键让机器人切换到默认站起姿态,按下**R1**键切换到RL控制模式,任意状态按下**L2**切换到最初的趴下姿态。左摇杆上下控制x左右控制yaw,右摇杆左右控制y。 #### Cyberdog1 1. 连接机器人(只需执行一次此步骤) 将本地PC连接至铁蛋的USB download type-c 接口(位于中间),等待出现”L4T-README” 弹窗 ```bash ping 192.168.55.100 #本地PC被分配的ip ssh mi@192.168.55.1 #登录nx应用板 ,密码123 athena_version -v #核对当前版本>=1.0.0.94 ``` 2. 进入电机控制模式(只需执行一次此步骤) 修改配置开关,激活用户控制模式,运行用户自己的控制器: ```bash ssh root@192.168.55.233 #登录运动控制板 cd /robot ./initialize.sh #拷贝出厂代码到可读写的开发区(/mnt/UDISK/robot-software),切换到开发者模式,仅需执行一次 vi /mnt/UDISK/robot-software/config/user_code_ctrl_mode.txt #切换mode:1(0:默认模式,1用户代码控制电机模式),重启机器人生效 ``` 3. 使用网线连接电脑和运动控制板 由于使用Type-C连接时调试碰撞易损坏接口,而且通信延迟较高,故推荐使用网线进行连接。需要将机器人拆开,断开断开主控和运动控制板的网线,将电脑和运动控制板使用网线直接连接,并设置电脑的有线连接IPv4为手动`192.168.55.100`。推荐拆掉头部并将网线从头部的开口引出。拆装时候注意不要损坏排线。 初始化机器人的连接(每次重新连接机器人都要执行此步骤) ```bash cd src/rl_sar/scripts bash init_cyberdog.sh ``` 启动控制程序 ```bash source devel/setup.bash rosrun rl_sar rl_real_cyberdog ``` 按下键盘上的**0**键让机器人切换到默认站起姿态,按下**P**键切换到RL控制模式,任意状态按下**1**键切换到最初的趴下姿态。WS控制x,AD控制yaw,JL控制y。 4. 使用Type-C线连接电脑与机器人 若不方便拆卸机器人,可以暂时使用Type-C线调试。接入Type-C线后运行方法同上。 5. 程序在使用Ctrl+C结束后会自动重置机器人的运控程序,如程序失控也可手动重启运控程序。 注:运控程序重启后大概有5-10秒的启动时间,在这段时间内运行程序会报`Motor control mode has not been activated successfully`,需等待不报错再运行控制程序。 ```bash cd src/rl_sar/scripts bash kill_cyberdog.sh ``` ## 引用 如果您使用此代码或其部分内容,请引用以下内容: ``` @software{fan-ziqi2024rl_sar, author = {fan-ziqi}, title = {{rl_sar: Simulation Verification and Physical Deployment of the Quadruped Robot's Reinforcement Learning Algorithm.}}, url = {https://github.com/fan-ziqi/rl_sar}, year = {2024} } ```