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# 内置 Go2 强化学习训练器
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这里包含 `training_server` 默认任务 `Unitree-Go2-Flat` 所需的训练代码与资产：
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- RSL-RL/PPO 训练入口；
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- Go2 速度跟踪环境、观测、奖励、终止条件和课程配置；
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- Go2 MJCF 与网格资产；
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- checkpoint 保存及 `policy.onnx` 导出 runner。
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这是 [unitreerobotics/unitree_rl_mjlab](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_mjlab) 的最小内置子集，来源提交为 `1425b15f73bd4095f0df53709d7c389c3eb9e790`，按上游 Apache License 2.0 许可证分发，见 [`LICENSE`](LICENSE)。为避免复制与默认训练任务无关的机器人、真机部署和运动模仿代码，只保留了 Go2 速度任务依赖。
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## 环境
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从仓库根目录使用已有的 `.venv` 项目虚拟环境：
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```bash
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source .venv/bin/activate
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python -m pip install -r training_server/rl/requirements.txt
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```
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训练服务会直接从本目录启动 `scripts/train.py`，不需要安装本目录自身。训练产物写入本目录的 `logs/rsl_rl/`（已被仓库忽略）。
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可以脱离服务验证任务是否成功注册：
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```bash
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cd training_server/rl
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python scripts/train.py Unitree-Go2-Flat --help
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```
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