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LeCAR-Lab/ASAP
机器人
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🧩 软硬件结合
已发布
项目简介
[RSS 2025] "ASAP: Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills"
ASAP（Aligning Simulation and Real-World Physics）是一个由卡内基梅隆大学LeCAR Lab开发的开源项目，旨在解决人形机器人从仿真环境迁移到真实世界时面临的“仿真-现实差距”问题。该项目的核心创新在于提出了一种“Delta Action Model”方法，通过对齐仿真与真实世界的物理特性，让人形机器人能够学习并执行敏捷的全身运动技能。
标签
项目特点
**Delta Action模型**：通过预测并修正仿真与真实世界之间的动作偏差，让机器人动作更贴近现实物理规律。
**全身敏捷运动**：支持人形机器人执行包括快速行走、转向、跳跃等复杂全身动作，不局限于简单步态。
**仿真-现实迁移**：专门针对从仿真环境（如Isaac Gym）到真实机器人（如Unitree H1）的零样本迁移进行优化。
**开源可复现**：提供完整的训练代码、预训练模型、数据集以及真实世界实验记录，便于研究者复现和扩展。
**基于强化学习**：采用深度强化学习框架，结合域随机化技术提升模型在真实环境中的鲁棒性。
**模块化设计**：代码结构清晰，支持替换不同的机器人模型、仿真环境和动作表示方式。
技术规格
| 支持机器人平台 | |
|---|---|
| 仿真环境 | |
| 强化学习框架 | |
| 动作频率 | |
| 状态观测维度 | |
| 动作空间维度 | |
| 训练硬件要求 | |
| 真实世界数据采集 | |
| 数据集规模 | |
| 操作系统 |
项目资源
搜索资源
物料清单 (BOM)
| 物料名称 | 数量 | 参考价格 | 备注 |
|---|---|---|---|
| Unitree H1人形机器人 | 1 | — | 核心执行平台 |
| NVIDIA GPU工作站 | 1 | — | 训练用，推荐RTX 4090 |
| OptiTrack动捕系统 | 1套 | — | 用于真实数据采集 |
| Ubuntu 20.04/22.04 | 1 | — | 操作系统 |
| Isaac Gym（Preview Release） | 1 | — | 仿真环境 |
| PyTorch（≥1.13） | 1 | — | 深度学习框架 |
| CUDA（≥11.7） | 1 | — | GPU加速 |
| 真实机器人运动数据集 | 1份 | — | 约2小时，含多种动作 |
3D 模型
能力画像
**记忆与知识检索**：2/5 — 项目本身不涉及知识库或检索系统，但依赖预训练模型和数据集。
**动手与操作**：4/5 — 需要搭建真实机器人、动捕系统和调试硬件，动手要求较高。
**编程与算法**：5/5 — 核心是强化学习算法、神经网络设计和仿真-现实迁移，编程深度高。
**设计与建模**：3/5 — 涉及奖励函数设计、动作空间建模和域随机化策略，但无需机械设计。
**实验与调试**：5/5 — 需要大量仿真实验、真实世界验证和参数调优，调试工作量大。
**协作与分享**：3/5 — 开源社区协作，提供文档和示例，但主要面向研究团队。
**学习与研究**：5/5 — 前沿研究项目，涉及迁移学习、强化学习、机器人学等多个交叉领域。
**系统集成**：4/5 — 需要集成仿真环境、训练框架、机器人驱动和动捕系统，集成复杂度高。
项目图库
所需技能
强化学习（PPO、域随机化等）
深度学习（PyTorch编程）
机器人学基础（运动学、动力学、控制）
仿真环境使用（Isaac Gym或类似平台）
Python编程（数据处理、脚本编写）
Linux系统操作（命令行、环境配置）
硬件调试（机器人、传感器、动捕系统）
实验设计与数据分析
适用场景
人形机器人敏捷运动控制的研究与开发
仿真到现实（Sim-to-Real）迁移方法的研究
基于强化学习的全身运动技能学习
机器人领域的高校课程项目或毕业设计
开源机器人社区的技术验证与基准测试
工业机器人（如物流、巡检）的仿真训练与部署