Frontier · Humanoid
项目14：人形机器人 GR00T/Isaac 风格仿真流水线
以人形机器人为目标，搭建合成数据、仿真任务、全身控制接口和安全评估的工程流水线。
项目概述
人形机器人基础模型正在快速发展，GR00T 类工作强调大规模多源数据、合成数据、仿真工具链和全身技能。本项目不要求真实人形硬件，而是训练你搭建可迁移的 humanoid simulation pipeline。
项目目标
- 建立人形机器人 URDF/MJCF、关节限制、碰撞体和传感器配置。
- 生成合成任务：搬箱、开门、取放、跟随、避障。
- 实现全身控制接口：base、torso、arm、hand 的分层 action schema。
项目结构与运行命令
humanoid_foundation_pipeline/
├── assets/humanoid.urdf
├── tasks/warehouse_pick_place.yaml
├── scripts/generate_synthetic_demo.py
├── scripts/train_skill_policy.py
├── scripts/evaluate_safety.py
└── reports/humanoid_pipeline_report.md
python scripts/generate_synthetic_demo.py --task warehouse_pick_place --episodes 1000
python scripts/train_skill_policy.py --config configs/humanoid_bc.yaml
python scripts/evaluate_safety.py --policy runs/best.pt实验任务
- 搭建人形机器人模型，检查重心、关节范围和自碰撞。
- 生成 1000 条合成演示，加入相机/摩擦/质量/光照随机化。
- 训练一个技能策略并评估任务成功率。
- 实现安全 monitor：跌倒风险、关节过限、碰撞、速度过大。
实验结果与评估指标
| 指标 | 目标 | 说明 |
|---|---|---|
| Task Success | >60% | 仿真任务成功率 |
| Fall Rate | <5% | 人形机器人安全底线 |
| Self Collision | <2% | 动作可行性 |
| Domain Randomization Robustness | 下降<20% | 合成数据泛化能力 |
可视化：关节轨迹、支撑多边形、跌倒案例、合成数据分布、任务阶段时间线。
交付清单、Troubleshooting 与扩展挑战
- 机器人模型、任务配置、合成数据脚本、策略训练脚本、安全评估报告。
- Troubleshooting：站不稳看质心/足底摩擦；动作抽搐看动作频率；自碰撞看 collision geometry；泛化差看随机化范围。
- 扩展挑战：把 VLA 高层指令映射到人形技能库，并输出行为树执行流程。
推荐论文和开源项目
NVIDIA Isaac/GR00T、HumanoidBench、Unitree/G1 仿真资源、Whole-Body Control、Isaac Lab。