legged_gym

ETH 开源的足式机器人强化学习训练环境，基于 Isaac Gym。

legged_gym 是苏黎世联邦理工机器人系统实验室（RSL，Nikita Rudin 等）开源的足式机器人强化学习代码库，配套 CoRL 2021 论文《Learning to Walk in Minutes…》。它在 Isaac Gym 上让一张显卡同时跑几千个机器人，用 PPO（近端策略优化）训练行走：论文里 ANYmal 在平地不到 4 分钟、崎岖地形约 20 分钟学会走。库里带着上真机要用的零件：执行器网络、摩擦和质量随机化、观测噪声、随机推搡，以及按表现自动加难度的地形课程；自带 ANYmal B/C、A1、Cassie。2024 年 1 月作者宣布迁往 Isaac Lab、原库只做有限维护，但宇树 unitree_rl_gym 等许多项目仍以它为骨架。

例子宇树开源的 unitree_rl_gym 沿用 legged_gym 的结构，用 python legged_gym/scripts/train.py --task=g1 就能在 Isaac Gym 里训练 G1 人形机器人走路，再到 MuJoCo 里做 sim2sim 验证、部署真机。

也叫

Legged Gym

相关

Isaac Gym、rsl_rl、地形课程、大规模并行强化学习、unitree_rl_gym、Isaac Lab

来源

leggedrobotics/legged_gym (GitHub)
Learning to Walk in Minutes Using Massively Parallel Deep Reinforcement Learning (arXiv 2109.11978)
unitreerobotics/unitree_rl_gym (GitHub)

信息截至

2026-09