注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书 《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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大模型企业应用落地系列九
多模态具身智能》端到端强化学习人形机器人
端到端强化学习（End-to-End Reinforcement Learning，E2E RL）是一种机器学习方法，它直接从原始输入数据（例如图像或传感器读数）学习到输出行为（例如机器人的动作），而不需要手动设计特征提取或中间表示。在人形机器人领域，端到端强化学习可以用于训练机器人执行各种任务，如行走、抓取物体、导航等，而无需事先编程特定的动作序列。
以下是关于端到端强化学习在人形机器人上的几个关键点：
（1）直接映射 ：端到端强化学习尝试建立一个直接从感官输入到动作输出的映射，这样可以减少对手工设计特征的依赖，提高学习的灵活性和泛化能力。
（2）自我学习 ：通过与环境交互并根据获得的奖励信号进行学习，人形机器人可以在没有人工干预的情况下自我改进其策略。
（3）真到现实转移 ：为了在实际硬件上安全有效地训练机器人，通常先在仿真环境中进行训练，然后通过仿真到现实（Sim-to-Real）技术将学到的策略转移到现实世界中。
（4）多模态输入 ：人形机器人通常配备有多种传感器，如摄像头、触觉传感器、惯性测量单元（IMU）等，端到端强化学习能够整合这些多模态输入来学习复杂的行为。
（5）挑战与机遇 ：尽管端到端强化学习在人形机器人上具有巨大的潜力，但也面临着诸多挑战，如样本效率低、泛化能力差、仿真与现实之间的差异等。
（6）软硬件协同 ：人形机器人的发展不仅依赖于先进的软件算法，还需要高性能的硬件支持，如高性能GPU主板、纯视觉识别和导航方案等。
端到端强化学习在人形机器人领域的应用，是近年来人工智能和机器人技术结合的重要突破之一。星动纪元公司联合清华大学、上海期智研究院于2024年3月5日开源了名为Humanoid-Gym的端到端强化学习训练框架，旨在降低人形机器人算法的开发门槛，并推动全球学界和业界在该领域的创新工作。
Humanoid-Gym是一个基于Nvidia Isaac Gym的易于使用的强化学习框架，强调从仿真环境（Sim）到真实世界（Real）的零误差转移。
该框架通过精心设计的奖励函数和域随机化技术，实现了从模拟环境向真实世界的无缝迁移，即所谓的Sim-to-Real功能。此外，它还集成了一个从Isaac Gym到Mujoco的仿真到仿真框架，允许用户在不同的物理仿真中验证训练好的策略。此代码库已通过RobotEra的XBot-S（1.2米高的人形机器人）和XBot-L（1.65米高的人形机器人）在现实世界环境中进行了验证，实现了零次仿真到现实的转移。
1.Humanoid-Gym主要特点
Humanoid-Gym特点包括以下几个方面：
1）人形机器人训练
Humanoid-Gym提供了全面的指导和脚本，用于人形机器人的训练。Humanoid-Gym为人形机器人提供了专门的奖励，简化了仿真到现实转移的难度。该项目中以RobotEra的XBot-L为例，它也可以用于其他机器人，只需进行少量调整。此项目资源涵盖了设置、配置和执行，目标是通过提供深入的培训和优化，为机器人在现实世界的行走做好充分准备。
此项目为训练过程的每个阶段提供了详细的指导，确保用户能够顺利地进行训练。此项目为训练过程的每个阶段提供详细指导，通过清晰简洁的分步配置说明确保高效设置，同时提供执行脚本简化训练工作流程，使部署变得轻松便捷。
2）仿真到仿真支持
该项目分享了仿真到仿真流程，允许将训练好的策略转移到高度准确且精心设计的模拟环境中。模拟器设置经过精心调整，紧密模仿现实世界场景。这种仔细的校准确保了模拟和现实世界环境中的性能紧密对齐，增强了模拟的可信度，并增强了对其实用于现实世界场景的信心。一旦获得了机器人，就可以自信地在现实世界环境中部署RL训练的策略。
3）去噪世界模型学习
即将推出的去噪世界模型学习（Denoising World Model Learning，DWL）提出了一种先进的仿真到现实框架，集成了状态估计和系统识别。这种双重方法确保了机器人在现实世界环境中的学习和适应既实用又有效。增强的仿真到现实适应性和改进的状态估计能力共同提升了机器人从模拟到现实环境过渡的技术，使其能够更好地适应现实世界的变化，并提高了感知和决策能力。
2.安装部署及使用
首先需要提前安装python3.8、PyTorch 1.13、Cuda-11.7、numpy-1.23和Isaac Gym，
从https://developer.nvidia.com/isaac-gym下载并安装Isaac Gym Preview 4，命令如下：cd isaacgym/python && pip install -e .
然后下载项目https://github.com/roboterax/humanoid-gym源码到本地，进入humanoid-gym根目录下安装：
cd humanoid-gym && pip install -e .
使用示例是启动4096个环境的v1的PPO策略训练，如下命令启动基于PPO算法的人形任务训练：
python scripts/train.py --task=humanoidppo --runname v1 --headless --numenvs 4096
评估训练好的PPO策略v1，如下命令在环境中加载v1策略以进行性能评估：
python scripts/play.py --task=humanoidppo --runname v1
此外，它还会自动导出一个JIT模型，适合部署用途。实施仿真到仿真模型转换，使用导出的v1策略进行仿真到仿真转换，命令如下：
python scripts/sim2sim.py --loadmodel /path/to/logs/XBotppo/exported/policies/policy1.pt
要训练PPO策略，命令如下：
python humanoid/scripts/train.py --task=humanoidppo --loadrun logfilepath --name runname
加载使用训练好的策略：命令如下：
python humanoid/scripts/play.py --task=humanoidppo --loadrun logfilepath --name runname
默认情况下，从实验文件夹加载最后一次运行的最新模型。但是，可以通过调整loadrun和checkpoint在训练配置中选择其他运行迭代模型。
多模态数字人技术原理
下一篇文章深入探讨多模态数字人技术原理，敬请关注。
多模态具身智能技术发展趋势探讨
多模态具身智能是一种人工智能技术，它结合了多种数据模态（如文本、图像、视频和音频等）来处理和生成信息，以实现与现实世界的动态互动和深度学习。这种智能不仅体现在处理信息和解决问题的能力上，还体现在智能体对其周围环境的感知、理解和操作能力上。多模态具身智能通常与机器人学和认知科学紧密相关，强调身体、感知和动作在智能行为中的重要性。
更多的技术交流和探讨也欢迎加我个人微信chenjinglei66。
总结
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《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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全书共分为19章，详细讲解中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注、文本相似度算法、语义相似度计算、词频-逆文档频率(TF-IDF)、条件随机场、新词发现与短语提取、搜索引擎Solr Cloud和Elasticsearch、Word2vec词向量模型、文本分类、文本聚类、关键词提取和文本摘要、自然语言模型（Language Model）、分布式深度学习实战等内容，同时配套完整实战项目，例如对话机器人实战、搜索引擎项目实战、推荐算法系统实战。
本书理论联系实践，深入浅出，知识点全面，通过阅读本书，读者不仅可以理解自然语言处理的知识，还能通过实战项目案例更好地将理论融入实际工作中。
《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：深入浅出，逐步讲解分布式机器学习的框架及应用配套个性化推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目。
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1、推荐算法系统实战
听完此课，可以实现一个完整的推荐系统！下面我们就从推荐系统的整体架构以及各个子系统的实现给大家深度解密来自一线大型互联网公司重量级的实战产品项目！
2、智能问答/对话机器人实战
由浅入深的给大家详细讲解对话机器人项目的原理以及代码实现、并在公司服务器上演示如何实际操作和部署的全过程！
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