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Current code snapshot: smooth/bridge task configs, smooth random terrain, roll/pitch stability rewards, M20 URDF updates, eval profile and stability training documentation.
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# 火蚁轮足机器人强化学习项目
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这是火蚁（Solenopsis）轮足平台当前可运行训练版本的独立发布副本。
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## 包含内容
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- Isaac Lab / RSL-RL 训练与播放脚本
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- 火蚁 Stage 1 与 Stage 2 多地形任务配置
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- 火蚁质量、惯量、电机和接触参数
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- `Solenopsis.urdf`
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- 当前 URDF 使用的轻量可视化 STL（碰撞体仍为简化几何体）
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- 评估脚本和模型对比文档
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为了保持仓库轻量，本仓库不包含训练日志、TensorBoard 数据、历史 checkpoint、原始高精度 CAD STL、旧 USD 备份或本地 Codex 快照。
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## 克隆
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```bash
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git clone https://github.com/weifenghuang812/huoyi_training.git
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cd huoyi_training
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```
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本仓库已经将火蚁模型直接包含在 `deep_robotics_model/` 中，不需要执行 `git submodule update`。
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## 安装
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先按项目原始 `README.md` 安装匹配版本的 Isaac Lab，然后在仓库根目录执行：
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```bash
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python -m pip install -e source/rl_training
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```
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## 从零训练 Stage 1
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```bash
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python scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py \
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--task Rough-Deeprobotics-M20-v0 \
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--headless
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```
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## 训练 Stage 2
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Stage 2 应从 Stage 1 checkpoint 恢复：
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```bash
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python scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py \
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--task Rough-Deeprobotics-M20-Support-v0 \
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--headless \
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--resume \
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--load_run /绝对路径/到/stage1运行目录 \
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--load_checkpoint model_xxx.pt
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```
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## 播放
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```bash
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python scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/play.py \
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--task Rough-Deeprobotics-M20-v0 \
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--checkpoint /绝对路径/到/model_xxx.pt
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```
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键盘控制时添加：
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```bash
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--keyboard
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```
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## 资产说明
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活动模型路径为：
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```text
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deep_robotics_model/M20/M20_urdf/urdf/Solenopsis.urdf
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```
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训练加载 URDF；碰撞体使用方块和圆柱简化，可视化使用轻量 STL。
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