- /configs:
- 分别记录了 baseline 和 lipsnet 的算法超参数
- 超参数都分为训练环境参数和算法参数
- /legged_gym:
- 包含了基于 isaacgym 的环境代码
- 主要环境代码在 legged_gym/envs/base/legged_robot.py
- 测试使用的 noised 和 pushed 环境 wrapper 在 legged_gym/envs/base/noise_wrapper.py
- /logs:
- 保存训练时使用的环境参数 （env_cfg.json） 和算法参数（train_cfg.json）
- 保存了训练时的模型（*.pt）
- /model_archive:
- 用于保存比较好的模型
- 用于保存用来进行 behavior cloning 的 teacher 模型
- /resources:
- 仿真相关的文件
- 模型相关文件 resources/robots/go1
- /rsl_rl 核心算法
- /algorithms
- 不同的 RL 算法、BC 算法的优化部分
- lipsbc_ppo.py： LipsNet 的算法部分
- mlpbc_ppo.py: 对照组，使用 MLP 作为策略模块的 BC 算法
- ppo.py: 对照组，使用 MLP 作为策略模块的 PPO 算法
- rma_ppo.py：对照组，使用 MLP 最为策略模块，同时对历史信息进行编码的算法
- /modules
- 不同算法的 policy，value function 的实现
- actor_critic_pri_lipsnet_v2.py： LipsNet 用到的模块， MLPBC 也用的模块
- actor_critic.py： 普通的 PPO 使用的模块
- actor_critic_pri.py：rma 使用的模块 （但是目前表现不好）
- /runners
- 负责和环境交互，初始化 agent 的策略，buffer
- 实现 step，收集 reward，transition tuple
- rsl_rl/runners/lipsbc_runner.py： LipsNet 的环境交互代码
- /algorithms
- run_*.py:
- 运行对应算法的文件
- launch 函数中实现：
- 初始化对应的环境参数、算法参数；初始化 isaac 环境；初始化 env wrapper；初始化对应的 runner
- 对于使用 BC 的算法，这里也用于导入 teacher 模块
-
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