# tron1-rl-isaaclab

**Repository Path**: iguolong/tron1-rl-isaaclab

## Basic Information

- **Project Name**: tron1-rl-isaaclab
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-04
- **Last Updated**: 2026-01-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

By Tonan Robot，20251231

默认安装isaac-sim5.0和isaac_lab2.1以上版本，根据isaac lab官方教程安装即可（推荐pip二进制安装）

一、安装、训练、推理

1.1 克隆本次开源的IsaacLab训练工程:
（适配isaac-sim5.0以上，以及isaac_lab2.1以上版本）：
git clone https://gitee.com/iguolong/tron1-rl-isaaclab
#不要执行 git clone https://github.com/limxdynamics/tron1-rl-isaaclab.git

1.2 安装本次开源的IsaacLab训练工程: 
cd tron1-rl-isaaclab
python -m pip install -e exts/bipedal_locomotion/

1.3 安装rl工程
python -m pip install -e rsl_rl/

需要卸载IsaacLab安装时，默认安装的rsl_rl依赖
pip uninstall rsl-rl-lib

1.4 启动训练脚本开始训练
cd ~/tron1-rl-isaaclab
conda activate env_isaaclab（这个是最开始安装isaac-sim5.0和isaac_lab2.1以上版本的conda环境，python3.11）
轮足(WF)：
python scripts/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Limx-WF-Blind-Flat-v0 --max_iterations 20000 --headless
脚足(SF)：
python scripts/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Limx-SF-Blind-Flat-v0 --headless
点足(PF)：
python scripts/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Limx-PF-Blind-Flat-v0 --headless

1.5 启动训练脚本开始推理
cd tron1-rl-isaaclab
python scripts/rsl_rl/play.py --task=Isaac-Limx-WF-Blind-Flat-Play-v0 --headless --load_run=".*" --checkpoint=model_10000.pt --num_envs=10
会在export中生成encode.onnx以及policy.onnx

#python scripts/rsl_rl/play.py --task=Isaac-Limx-WF-Blind-Flat-Play-v0 --headless --load_run={} --num_env 10
#python scripts/rsl_rl/play.py --task=Isaac-Limx-SF-Blind-Flat-Play-v0 --headless --load_run={} --num_env 10
#python scripts/rsl_rl/play.py --task=Isaac-Limx-PF-Blind-Flat-Play-v0 --headless --load_run={} --num_env 10

二、sim2sim部署

2.1 环境安装
conda create --name pointfoot_deploy python=3.8
conda activate pointfoot_deploy

cd ~
git clone https://gitee.com/iguolong/limx_ws.git

# 安装limxsdk
cd ~/limx_ws
conda activate pointfoot_deploy
pip install tron1-rl-deploy-python/limxsdk-lowlevel/python3/amd64/limxsdk-*-py3-none-any.whl    

sudo apt install tree
tree -L 1 tron1-mujoco-sim/robot-description/pointfoot 列出可用的机器人类型，下面以轮足WF_TRON1A为例。

# 写入环境变量
echo 'export ROBOT_TYPE=WF_TRON1A' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
echo 'export RL_TYPE=isaaclab' >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc
conda activate pointfoot_deploy

在工作空间中，以 WF_TRON1A机器人类型、isaaclab训练框架为例，RL模型所在路径为:
~/limx_ws/tron1-rl-deploy-python/controllers/model/WF_TRON1A/policy/isaaclab
需要对其中的encode.onnx以及policy.onnx进行替换（使用在1.5节在export文件夹中产生的文件，在替换前先备份之前可用的）

2.2 仿真调试
1）打开一个Bash终端，运行 MuJoCo 仿真器

cd ~/limx_ws
conda activate pointfoot_deploy
python tron1-mujoco-sim/simulator.py

2）打开一个Bash终端，运行控制算法
如果您的机器人处于摔倒状态，请在启动运动控制后，单击 MuJoCo 仿真器左侧菜单栏的“Reset”按钮以重置机器人。此时，您将看到机器人恢复并开始行走。

cd ~/limx_ws
conda activate pointfoot_deploy
python tron1-rl-deploy-python/main.py

3）打开一个Bash终端，运行虚拟遥控器
仿真的过程中，您可以使用虚拟遥控器来控制机器人运动。左摇杆：控制前进/后退/左转/右转运动；右遥控：可控制机器人左右横向运动。

cd ~/limx_ws
conda activate pointfoot_deploy
./tron1-mujoco-sim/robot-joystick/robot-joystick

三、sim2real部署