Unitree G1 仿人机器人协同搬箱：从仿真搭建到多机协同部署完整指南

Unitree G1 仿人机器人协同搬箱：从仿真搭建到多机协同部署完整指南

摘要

本文针对 Unitree G1 人形机器人协同搬箱任务，提供一套从仿真环境搭建、强化学习训练、动作策略生成到多机协同控制的全链路技术方案。方案涵盖 Gazebo + ROS Noetic 基础仿真环境与 Isaac Gym + MuJoCo 高性能 RL 训练环境的双重配置、unitree_rl_gym 框架的配置与调参、PPO 算法的定制化训练流程、Sim-to-Real 迁移部署，以及基于分布式架构的双机器人协同搬箱控制框架。本文提供了完整的可复现代码、参数配置说明及常见问题解决方案。

关键词：Unitree G1；人形机器人；协同搬箱；强化学习；Isaac Gym；多机协同；Sim-to-Real

第 1 章 绪论

1.1 课题背景与研究意义

人形机器人因其类人形态和对人类环境的天然适应性，正成为具身智能领域的研究热点。Unitree G1 作为一款兼具性价比和强大性能的人形机器人平台，标准版提供 23 个自由度，EDU 版本最高可达 43 个自由度，装备 3D LiDAR 和深度摄像头，具备 360° 环境感知能力。其紧凑的设计（身高约 127 cm，体重约 35 kg）使其非常适合在实验室和受限空间中进行研究。

双臂协同搬箱是一项典型的人形机器人操作任务，涉及运动规划、力位混合控制、多智能体协调等多个技术领域。G1 基于力位混合控制和 UnifoLM 统一大模型