Robotics

Isaac Lab - Go2 강화학습

연 수 2025. 2. 13. 15:24
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Isaac Lab으로 Rough Env 환경에서 Go2 강화학습 진행

  • Isaac Sim + Isaac Lab 환경이 설치됬다는 가정하에 진행 - v1.4.1 버전 (링크 참고)
  • 설치 이후, IsaacLab을 클론한 위치에서 진행 (./isaaclab.sh를 실행해야함)
# 환경 세팅
export LD_LIBRARY_PATH=/home/yeonsoo/.local/lib/python3.10/site-packages/nvidia/cudnn/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/home/yeonsoo/.local/share/ov/pkg/isaac-sim-4.2.0/kit:$LD_LIBRARY_PATH

# 강화학습 가능한 리스트 확인
./isaaclab.sh -p source/standalone/environments/list_envs.py

# 휴머노이드 로봇 학습
./isaaclab.sh -p source/standalone/workflows/rl_games/train.py --task Isaac-Humanoid-v0 

# Go2 - Rough Env (거친 환경) 학습 
./isaaclab.sh -p source/standalone/workflows/rsl_rl/train.py --task Isaac-Velocity-Rough-Unitree-Go2-v0 --headless

# 학습 옵션에, 인자를 다양하게 줘서 더 많이 반복하고, 더 많은 환경에서 학습할 수 있음
./isaaclab.sh -p source/standalone/workflows/rsl_rl/train.py --task Isaac-Velocity-Rough-Unitree-Go2-v0 --num_envs 1024 --max_iterations 3000 --headless

# play - 학습 결과 확인 (뒤에, 체크 포인트는 학습한 모델의 가중치를 불러오는 부분
./isaaclab.sh -p source/standalone/workflows/rsl_rl/play.py --task Isaac-Velocity-Rough-Unitree-Go2-v0 --num_envs 32 --checkpoint model_1100.pt

 

Screencast from 2025년 02월 13일 16시 02분 22초.webm
6.79MB

Reference

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