Alpha-Human-H1 机器人训练环境 Alpha_Human_gym

The Alpha_Human_gym repository contains all the code for the Alpha-Human-H1 robot, including the code for nano, odroid,

Alpha_Human_gym 是一个基于 NVIDIA Isaac Gym 的开源强化学习训练框架，专门用于让 Alpha-Human-H1 等双足机器人在复杂地形上实现稳定行走。该项目由 Darren Wang 维护，提供了从仿真训练到真实机器人部署（Sim-to-Real）的完整解决方案。其核心功能包括：在 Isaac Gym 高保真物理环境中训练机器人行走策略，并内置了执行器网络、摩擦力与质量随机化、观测噪声以及训练中的随机推力等关键组件，这些设计都是为了缩小仿真与真实世界之间的差距，确保训练出的策略能够直接迁移到实体机器人上。技术栈方面，项目以 Python 3.8 为基础，依赖 PyTorch 2.3.1 进行神经网络计算，并集成了 Isaac Gym、MuJoCo、dm_control 等物理引擎和工具库，同时支持通过 WandB 和 TensorBoard 进行训练过程的可视化与监控。该项目主要解决了双足机器人在 Sim-to-Real 迁移中的两大难题：一是仿真环境与真实物理环境的差异，二是从训练到部署的流程割裂。通过提供统一的训练环境、模型导出接口以及两种 Sim-to-Real 控制方式（用户电脑 UDP 控制或机载 Nvidia Nano 自动控制），开发者可以高效地完成从策略训练到机器人实际行走的全流程。该框架特别适用于足式机器人研究、强化学习算法验证以及需要快速部署行走策略的机器人应用场景，无论是学术研究还是工程实践，都能显著降低双足机器人运动控制的开发门槛。