rsl_rl

RSL RL进阶

ETH 机器人系统实验室开源、面向 GPU 并行仿真的强化学习库

rsl_rl 是苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室（RSL）开源的轻量 PyTorch 强化学习库，最早配合 legged_gym 在 Isaac Gym 里训练四足行走。核心是针对成千上万个并行环境优化的 PPO（近端策略优化）实现，采样和更新的数据都留在 GPU 上，省掉 CPU 来回拷贝。它现在是 Isaac Lab 自带支持的 RL 库之一，unitree_rl_gym 等足式、人形运控项目也在用；后续版本加入了循环网络策略、对称性增强、教师-学生蒸馏等功能。想复现一篇足式运控论文，基本绕不开它。