# rl_deploy_python

**Repository Path**: guimuqian/rl_deploy_python

## Basic Information

- **Project Name**: rl_deploy_python
- **Description**: 使用python+ROS2编写的强化学习推理框架
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 4
- **Created**: 2025-09-22
- **Last Updated**: 2025-09-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# rl_deploy_python

## 1. 介绍
使用python+ROS2编写的强化学习推理框架

## 2. 安装

系统依赖安装

```
sudo apt-get install python3-tomli          # 安装TOML解析库
sudo apt install ros-humble-foxglove-bridge # ROS 2 Foxglove Bridge工具
```

Python依赖安装

```
pip install tabulate onnxruntime  # 安装表格输出和ONNX推理库
```

安装ROS2，推荐使用鱼香ROS一键安装脚本

```shell
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
```

新建ros2工作空间

```shell
cd ~/project # 换成您自己的路径
mkdir -p rl_deploy_python/src
cd rl_deploy_python/src
```

克隆相关代码仓库

``` shell
# ros2 自定义消息
git clone https://gitee.com/LockedFlysher/common_msgs.git
cd common_msgs
git checkout ros2_version # 切换到ros2分支
cd ..
# 本仓库
git clone https://gitee.com/nanhaibei/rl_deploy_python.git
cd rl_deploy_python
pip install -e .
```

编译

```shell
cd ..
colcon build
```

## 3. 运行

### 3.1 设置运行参数

打开`config/`目录，每一个控制器都会有一个对应的配置文件，文件中设置了控制器运行所需的超参数。打开要运行的控制器的配置文件，以`G1_controller`为例，下面是需要注意的几个参数

```yaml
parameters:
  # ...
  
  # 在这里设置要推理的onnx文件的相对路径，onnx文件都存放在onnx/目录下
  onnx_path: "jyz/G1_random.onnx" 

  # 状态机参数，0是只有行走状态，1是根据命令值确定状态
  # 实物部署前请检查该参数是否正确设置，避免危险的发生
  FSMFlag: 0 

   # ...
```

### 3.2 运行控制器

以G1为例，执行下面的命令运行控制器

```shell
ros2 run rl_deploy_python G1_controller
```

启动后，控制器会从ros2 topic `/human_lower_state`中读取机器人关节状态，并通过`/human_lower_command`发送关节控制命令

如果想要在mujoco中查看效果，请安装[笔者的mujoco仿真仓库](https://github.com/NanHaibei/mujoco_simulator)

启动mujoco仿真后再启动控制器即可