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G1舞蹈开发三步曲：从预设到强化学习

news 2026/5/28 2:20:55

宇树科技 G1 舞蹈二次开发完整技术指南

宇树科技 G1 人形机器人的舞蹈功能开发需要融合底层运动控制、仿真训练与Sim2Real 迁移三大技术模块。舞蹈动作属于高动态全身技能，对关节协调性、时序精度和动力学稳定性要求极高，必须采用分层架构实现。

1. 舞蹈开发技术架构对比

舞蹈动作开发需根据动作复杂度选择技术路径，简单预编程动作可直接使用 SDK，而复杂舞蹈需借助强化学习框架。

开发方案	核心技术	适用舞蹈类型	开发周期	动作灵活性
预编程轨迹	Unitree SDK 关节位置控制	简单摆手、点头	1-3 天	低
动作捕捉迁移	光学/惯性动捕 + 重定向算法	标准舞蹈套路	1-2 周	中
强化学习训练	ASAP 框架 + Sim2Real 对齐	高动态跳跃、旋转	2-4 周	高
模仿学习	unitree_IL_lerobot + 遥操作采集	自定义风格舞蹈	1-3 周	高

2. 底层关节轨迹控制代码实现

舞蹈动作本质是各关节角度随时间变化的轨迹序列。以下代码展示了如何加载预定义舞蹈动作文件并执行关节控制。

import time import json import numpy as np from unitree_sdk2py.core.channel import ChannelFactoryInitialize from unitree_sdk2py.idl.default import unitree_go_msg_dds__LowCmd_ class G1DanceController: def __init__(self, network_interface="enp2s0"): # 初始化 DDS 通信通道，需替换为实际网卡名称 ChannelFactoryInitialize(0, network_interface) self.cmd = unitree_go_msg_dds__LowCmd_() self.cmd.head[0] = 0xFE self.cmd.head[1] = 0xEF self.cmd.level_flag = 0xFF self.control_freq = 500 # 控制频率 500Hz def load_dance_trajectory(self, trajectory_file): # 加载舞蹈轨迹文件，格式为 JSON，包含时间戳和各关节目标角度 with open(trajectory_file, 'r', encoding='utf-8') as f: self.trajectory = json.load(f) print(f"舞蹈轨迹加载完成，共{len(self.trajectory)}帧 ") def execute_dance(self): # 按时间序列执行舞蹈动作 for frame in self.trajectory: timestamp = frame['timestamp'] joint_targets = frame['joint_angles'] # 单位：弧度 # 遍历 23 个自由度关节，G1 全身共 23 个关节 for joint_idx, target_q in enumerate(joint_targets): self.cmd.motor_cmd[joint_idx].q = target_q self.cmd.motor_cmd[joint_idx].kp = 50.0 # 位置刚度 self.cmd.motor_cmd[joint_idx].kd = 5.0 # 速度阻尼 self.cmd.motor_cmd[joint_idx].dq = 0.0 self.cmd.motor_cmd[joint_idx].tau = 0.0 # 发送控制指令到机器人底层 self.send_command() time.sleep(1.0 / self.control_freq) def send_command(self): # 实际发送需通过 DDS 通道，此处为示意 pass # 使用示例 # controller = G1DanceController() # controller.load_dance_trajectory('dance_routine.json') # controller.execute_dance()

3. ASAP 框架舞蹈动作 Sim2Real 迁移

对于复杂舞蹈动作，直接实机训练风险高且效率低，需采用ASAP 框架先在仿真中训练，再迁移到实机。

# 仿真环境配置 (Isaac Gym / MuJoCo) # 训练配置文件：config/dance_training.yaml simulation_config: robot_model: "unitree_g1" # 机器人模型 sim_dt: 0.002 # 仿真步长 2ms control_freq: 500 # 控制频率 num_envs: 4096 # 并行环境数量 training_config: algorithm: "PPO" # 强化学习算法 total_steps: 10000000 # 总训练步数 reference_motion: "dance_motion.csv" # 参考动作文件 sim2real_gap_compensation: true # 启用仿真到现实差距补偿 incremental_model: enabled: true # 启用增量动作模型 joint_dynamics_learning_rate: 0.001 # 关节动力学学习率 residual_action_clip: 0.5 # 残差动作裁剪范围

ASAP 框架的核心在于两阶段训练：第一阶段在仿真中训练运动跟踪策略，第二阶段利用实机数据训练增量动作模型来补偿 Sim2Real 差距。

4. 舞蹈动作数据采集与重定向

舞蹈动作可通过动作捕捉系统采集，然后重定向到 G1 机器人关节空间。

import numpy as np def motion_retargeting(human_joints, g1_joint_limits): """ 将人体动作捕捉数据重定向到 G1 机器人关节 参数: human_joints: 人体关节角度数组 (来自 OptiTrack/惯性动捕) g1_joint_limits: G1 各关节运动范围限制 返回: g1_joints: 重定向后的机器人关节角度 """ g1_joints = np.zeros(23) # G1 共 23 个自由度 # 上肢动作映射 (肩、肘、腕关节) g1_joints[0:6] = human_joints[0:6] * 0.85 # 缩放系数适应机器人臂长 # 下肢动作映射 (髋、膝、踝关节) for i in range(6, 18): # 限制在 G1 关节范围内，防止超限损坏 g1_joints[i] = np.clip(human_joints[i], g1_joint_limits[i][0], g1_joint_limits[i][1]) # 躯干动作映射 (腰、颈部关节) g1_joints[18:23] = human_joints[18:23] * 0.7 # 躯干动作需保守处理 return g1_joints # 关节限位示例 (单位：弧度) G1_JOINT_LIMITS = { 'hip_pitch': [-2.35, 2.35], # 髋关节俯仰 'knee_pitch': [-0.17, 2.87], # 膝关节俯仰 'ankle_pitch': [-0.87, 0.52], # 踝关节俯仰 }

5. 安全保护与调试建议

舞蹈开发过程中必须设置多重安全机制，防止机器人摔倒或损坏。

安全机制	触发条件	响应动作	必要性
通信看门狗	指令丢失>200ms	进入站立保护模式	必须
关节限位保护	角度超限 90%	限制继续运动	必须
IMU 姿态监控	倾斜角>30 度	紧急停机	必须
电流过载保护	电机电流>额定值 120%	降低刚度或停机	建议