Robot MuJoCo Simulation

这是一个机器人控制的练习项目，使用MuJoCo作为仿真环境，支持多种机器人模型（如Boston Dynamics Spot和Unitree Go2）的步态控制和交互。

功能特性

• 多机器人支持: 支持Spot和Unitree Go2等机器人模型
• 多种控制方式:
  • 本地规划器进行步态控制
  • 使用OpenVLA模型进行步态控制
• 传感器集成: 包括ToF相机、IMU传感器等
• 强化学习环境: 提供RL训练脚本
• 交互工具: 通过DDS客户端发送控制指令
• 多种场景: 支持不同地形和障碍物

安装要求

系统要求

• macOS (目前主要支持Mac M4，后续会适配Linux)

依赖

# 安装系统依赖
brew install opencv eigen3

# 安装Python依赖
pip install mujoco numpy opencv-python

构建

# 创建构建目录
mkdir build
cd build

# 配置CMake
cmake ..

# 构建项目
cmake --build .

使用方法

运行仿真

./build/RobotSim

使用控制工具

在另一个终端中运行：

./build/tools/dds_control_client basic
# 或
./build/tools/dds_control_client raw

强化学习训练

cd models/train
python rl_train.py

项目结构

• simulate/: MuJoCo仿真核心代码
• planner/: 步态规划器
• plugins/: MuJoCo插件
• robot/: 机器人模型文件
• models/: 包括DrEureka和强化学习环境
• tools/: 控制客户端工具
• src/: 主要源代码

TODO

• 给Spot增加IMU传感器，让其参与姿态控制
• 完善传感器模型，设置FOV
• 结合ToF传感器，使用OpenVLA来控制机器人姿态
• 增加多个场景（楼梯、碎石地面、障碍物）
• 让Planner支持多种型号的机器人
• 增加强化学习功能
• 增加一个启动界面，用户可以选择机器人、选择场景、选择不同的控制方式