概要

このリポジトリ「HumanoidDreamWaq」は、既存の DreamWaQ をベースとして、Unitree G1（12自由度）ロボット向けに移植・適応した実験的プロジェクトです。主に NVIDIA Isaac Gym 上での並列シミュレーションを用いた強化学習ワークフローを想定しており、Legged Gym や RSL-RL といった関連ライブラリを組み合わせて、ロボットの運動制御ポリシーを学習・評価するためのコードや設定を収めています。実機移植や環境再現のために Docker 設定ファイルやロボット固有の設定ファイルが含まれており、研究・開発の出発点として利用可能です。

リポジトリの統計情報

• スター数: 3
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 3
• コミット数: 2
• ファイル数: 5
• メインの言語: Python

主な特徴

• DreamWaQ をベースに Unitree G1（12 DOF）向けへ移植・調整されている点
• NVIDIA Isaac Gym / Legged Gym を利用した高並列シミュレーション学習を想定
• RSL-RL（rsl_rl-1.0.2）を同梱し、既存強化学習フレームワークとの連携を容易に
• Docker（rl_docker）等の環境構築補助が含まれ、実験の再現性を高める構成

技術的なポイント

このプロジェクトの技術的要点は、物理シミュレータ上での高速な並列強化学習（NVIDIA Isaac Gym）と、ロボット固有のアクチュエータ・センサモデルへの適合の組み合わせにあります。Isaac Gym は GPU 上で多数の環境を同時に走らせられるため、データ効率の高いポリシー学習が可能です。Legged Gym は四足や多脚ロボット向けの環境テンプレートやユーティリティを提供し、観測・行動空間や報酬設計、接触モデルの扱いを容易にします。RSL-RL（同梱された rsl_rl-1.0.2）は学習アルゴリズムや実験管理のレイヤを補い、学習ループやチェックポイント、ログ出力などの整備に寄与します。

移植にあたっては、Unitree G1 の「12自由度」という機構特性に合わせたモーション定義、関節制御（位置/速度/トルク指令のいずれか）、観測正規化、報酬関数の再設計が必要になります。また、sim-to-real を視野に入れる場合、摩擦・質量分布・センサノイズなどのドメインランダマイゼーションや、物理パラメータの同定が重要です。Docker やスクリプト群は依存関係（Isaac Gym はベンダーからのインストールが必要）の管理と、異なるマシンでの再現性を向上させます。現状のリポジトリは雛形的な構成であり、実際の学習実行には README に従った外部ライブラリの導入と、ロボットモデル・報酬・観測設計の詳細なチューニングが求められます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .gitignore: file
• README.md: file
• legged_gym: dir
• rl_docker: file
• rsl_rl-1.0.2: dir

まとめ

DreamWaQ を Unitree G1 に適合させた実験用テンプレートで、シミュレーション中心の強化学習開発に有用です。

リポジトリ情報：

• 名前: HumanoidDreamWaq
• 説明: 説明なし
• スター数: 3
• 言語: Python
• URL: https://github.com/liuyufei-nubot/HumanoidDreamWaq
• オーナー: liuyufei-nubot
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/100747238?v=4

READMEの抜粋：

DreamWaQ

Description

This repo builts upon DreamWaq

This project has been migrated to the Unitree G1 12-degree-of-freedom robot.

Table of Contents

• Installation
• Usage
• Configuration

Installation

This repo requires the following packages:

• Isaac Gym
• Legged Gym
• RSL-RL

To install Isaac Gym, go to the link and follow the instructions on the pag…