基于Isaac Sim 4.5和MuJoCo的自研人形机器人运动技能训练与迁移全流程

基于Isaac Sim 4.5和MuJoCo的自研人形机器人运动技能训练与迁移全流程

摘要

本文系统阐述了一套完整的人形机器人运动技能训练与跨仿真器迁移技术方案。方案基于NVIDIA Isaac Sim 4.5和Isaac Lab 2.0构建强化学习训练环境，实现人形机器人在仿真环境中的行走、跑步及倒地后爬起站立（含手臂随机摆动）三大运动技能训练，并通过Sim-to-Sim迁移将训练完成的策略部署至MuJoCo仿真环境进行验证。本文覆盖环境搭建、URDF模型配置与Mesh优化、MDP设计（观测空间、动作空间与奖励函数）、域随机化策略、策略训练流程、模型格式转换（URDF转MJCF）以及MuJoCo部署与测试的全流程，提供详细的代码实现与参数调优建议。

一、引言

1.1 研究背景

人形机器人因其与人类相似的双足形态和灵活运动能力，成为服务、救援、工业制造等多个领域的理想平台。然而，人形机器人的全身控制（Whole-Body Control, WBC）涉及高维度的状态空间、复杂的接触动力学以及严峻的平衡保持挑战，传统基于模型的控制方法在应对复杂环境和突发干扰时往往力不从心。

近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）为机器人运动控制提供了全新的范式。通过在高保真仿真环境中进行大规模并行训练，策略能够在数百万次迭代中自主学习鲁棒的控制律。NVIDIA Isaac Sim和MuJoCo作为当前最主流的机器人仿真平台，各具优势：Isaac Sim提供GPU加速的并行仿真、逼真的渲