RC2026_SIM：ROBOCON2026 仿真环境

项目概述

本项目是 ROBOCON2026 IsaacacSim 仿真环境，基于 Isaac Lab 开发，集成了重庆邮电大学 HXC 战队在 rcbbs 分享的 3D 模型，用于机器人算法开发与测试。

安装指南

前置条件

Important

资产文件在百度网盘：

链接: https://pan.baidu.com/s/192W4uDKmPrswztege8Sm-A?pwd=5iff 提取码: 5iff

1. 安装 Isaac Lab，遵循官方安装指南

   • 推荐使用 conda 安装方式，便于从终端调用 Python 脚本

2. 克隆本仓库（放在 Isaac Lab 目录之外）：

   git clone https://github.com/Kuriharamio/RC2026_SIM.git
   cd RC2026_SIM

3. 验证安装是否成功：

   • 列出可用任务：

     python scripts/list_envs.py

• 输出如下（省略了 Entry Point 和 Config）

  +---------------------------------------------------------------+
  |          Available Environments in Isaac Lab              	|
  +--------+------------------------------------------------------|
  | S. No. | 					Task Name              		    	|
  +--------+------------------------------------------------------|
  |   1    | Template-Arm-Control-Lift-v0                       	|
  |   2    | Template-Arm-Control-Lift-Play-v0                 	|
  |   3    | Template-Arm-Control-Lift-Distillation-Vision-v0   	|
  |   4    | Template-Arm-Control-Lift-Distillation-Vision-Play-v0| 
  |   5    | Template-Arm-Control-Lift-Finetune-Vision-v0			|
  |   6    | Template-Arm-Control-Lift-Finetune-Vision-Play-v0	| 
  |   7    | Template-Assemble-Weapon-Dual-v0         			|     
  |   8    | Template-Assemble-Weapon-Dual-Play-v0             	|
  |   9    | Template-Assemble-Weapon-Single-v0                 	|
  |   10   | Template-Assemble-Weapon-Single-Play-v0           	|
  |   11   | Template-Basic-Control-Flat-GO2W-v0               	|
  |   12   | Template-Basic-Control-Flat-GO2W-Play-v0           	|
  |   13   | Template-Basic-Control-Rough-GO2W-v0               	|
  |   14   | Template-Basic-Control-Rough-GO2W-Play-v0         	|
  |   15   | Template-Basic-Control-Flat-GO2-v0                 	|
  |   16   | Template-Basic-Control-Flat-GO2-Play-v0           	|
  |   17   | Template-Basic-Control-Rough-GO2-v0               	|
  |   18   | Template-Basic-Control-Rough-GO2-Play-v0           	|
  |   19   | Template-Basic-Control-Flat-ArmDog-v0             	|
  |   20   | Template-Basic-Control-Flat-ArmDog-Play-v0         	|
  |   21   | Template-Basic-Control-Rough-ArmDog-v0             	|
  |   22   | Template-Basic-Control-Rough-ArmDog-Play-v0       	|
  +--------+------------------------------------------------------+

IDE 设置

1. 运行 VSCode 任务：
   • 按下Ctrl+Shift+P
   • 选择Tasks: Run Task
   • 在下拉菜单中选择setup_python_env
   • 运行任务时，会提示输入 Isaac Sim 安装的绝对路径
2. 成功执行后，会在.vscode目录下创建.python.env文件，包含 Isaac Sim 提供的所有扩展的 Python 路径，有助于代码提示功能。

使用指南

测试地图仿真环境

python scripts/test_core/setup_scene.py

运行任务

python scripts/rsl_rl/train.py --task=<TASK_NAME>

目前包含多种任务环境配置，主要包括：

1. 四足控制环境（BasicControlEnv）：

   • 基础步态控制

     

   ############################ GO2W ############################
   |   11   | Template-Basic-Control-Flat-GO2W-v0               
   |   12   | Template-Basic-Control-Flat-GO2W-Play-v0           
   |   13   | Template-Basic-Control-Rough-GO2W-v0               
   |   14   | Template-Basic-Control-Rough-GO2W-Play-v0    
   ############################# GO2 ############################
   |   15   | Template-Basic-Control-Flat-GO2-v0                 
   |   16   | Template-Basic-Control-Flat-GO2-Play-v0           
   |   17   | Template-Basic-Control-Rough-GO2-v0               
   |   18   | Template-Basic-Control-Rough-GO2-Play-v0    
   ######################## GO2W+SO-Arm101 ######################
   |   19   | Template-Basic-Control-Flat-ArmDog-v0             
   |   20   | Template-Basic-Control-Flat-ArmDog-Play-v0         
   |   21   | Template-Basic-Control-Rough-ArmDog-v0             
   |   22   | Template-Basic-Control-Rough-ArmDog-Play-v0 

2. 机械臂 SO-Arm-101 控制环境（ArmControlEnv）：

   • 夹取目标物品并抬升

     

   ########################  SO-Arm101 夹取任务 ######################## 
   |   1    | Template-Arm-Control-Lift-v0                       
   |   2    | Template-Arm-Control-Lift-Play-v0                 
   |   3    | Template-Arm-Control-Lift-Distillation-Vision-v0   
   |   4    | Template-Arm-Control-Lift-Distillation-Vision-Play-v0 
   |   5    | Template-Arm-Control-Lift-Finetune-Vision-v0
   |   6    | Template-Arm-Control-Lift-Finetune-Vision-Play-v0 
   ######################  组装武器，未测试，仅供参考 ###################### 
   |   7    | Template-Assemble-Weapon-Dual-v0                   
   |   8    | Template-Assemble-Weapon-Dual-Play-v0             
   |   9    | Template-Assemble-Weapon-Single-v0                 
   |   10   | Template-Assemble-Weapon-Single-Play-v0  

使用虚拟代理运行任务

虚拟 agent（输出零动作或随机动作）用于验证环境配置是否正确：

• zero_agent：

  python scripts/zero_agent.py --task=<TASK_NAME>

• random_agent：

  python scripts/random_agent.py --task=<TASK_NAME>

ROS2 集成 （键盘控制 + SLAM）

项目包含 ROS2 工作空间，用于部署训练好的策略：

1. 构建 ROS2 包：

   cd ros2_ws
   colcon build
   source install/setup.bash

2. 运行控制器节点：

   ros2 launch deploy_policy go2w_controller.launch.py

   可配置参数：

   • policy_path：策略文件路径

3. 打开仿真场景并启动（assets/Simulation/sim.usd）

4. 启动键盘控制节点

   ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard 

5. 如果需要运行 FastLIO2，在这之后直接 launch 即可（如果没有使用过，请遵循 FastLIO 安装）

   ros2 launch fast_lio mapping.launch.py config_file:=VLS.yaml