wheel_legged_genesis 开源项目复现与问题记录

Reinforcement learning of wheel-legged robots based on Genesis

System Requirements

Ubuntu 20.04/22.04/24.04

python >= 3.10


开始配置环境!

点击releases后进入,下载对应最新版本的代码:

将下载后的代码包解压到你的自定义路径下,开始配置相关的项目环境:

conda create -n wlg python=3.10

conda activate wlg

这里我的CUDA版本装的是12.1,所以安装对应的pytorch版本

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

现在需要下载Genesis:

GitHub - Genesis-Embodied-AI/Genesis: A generative world for general-purpose robotics & embodied AI learning.

cd wheel_legged_genesis-0.0.7

pip install genesis-world # Requires Python >=3.9;

git clone https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git

cd Genesis

pip install -e .

cd ..

再install tensorboard:

pip install tensorboard

pip install pygame

pip install opencv-python

最后install rsl-rl:

cd rsl_rl && pip install -e .

好了,下面开始测试并运行代码:

test:

cd wheel_legged_genesis-0.0.7

python locomotion/wheel_legged_eval.py

遇到如下报错:

解决方法:

在项目的utils目录下打开终端,使用pycharm编辑器,创建一个__init__.py文件:

touch init.py

再次运行代码,遇到如下error:

这个需要将代码中的所有相对路径设置为绝对路径,就不一一展示了。

需要注意的是代码中的参数需要修改如下:

python 复制代码
def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("-e", "--exp_name", type=str, default="wheel-legged-walkingv0.0.7")
    parser.add_argument("--ckpt", type=int, default=4000)
    args = parser.parse_args()

再次运行代码,直到出现如下画面:

说明代码运行成功!环境配置无误!


参考:
GitHub - Albusgive/wheel_legged_genesis: Reinforcement learning of wheel-legged robots based on Genesis

GitHub - Genesis-Embodied-AI/Genesis: A generative world for general-purpose robotics & embodied AI learning.

相关推荐
不懂的浪漫1 小时前
mqtt-plus 架构解析(十):从内部项目到开源框架,mqtt-plus 的抽取过程与决策
spring boot·mqtt·架构·开源
航Hang*1 小时前
VMware vSphere 云平台运维与管理基础——第2章(扩展):VMware ESXi 5.5 安装、配置与运维
运维·服务器·github·系统安全·虚拟化
冬奇Lab1 小时前
一天一个开源项目(第72篇):everything-claude-code - 最系统化的 Claude Code 增强框架
人工智能·开源·资讯
炽烈小老头3 小时前
【 每天学习一点算法 2026/04/12】x 的平方根
学习·算法
OpenTiny社区3 小时前
重磅预告|OpenTiny 亮相 QCon 北京,共话生成式 UI 最新技术思考
前端·开源·ai编程
阿杰学AI3 小时前
AI核心知识115—大语言模型之 自监督学习(简洁且通俗易懂版)
人工智能·学习·ai·语言模型·aigc·监督学习·自监督学习
zh_xuan4 小时前
Visual Studio 上传工程到github
ide·git·github·visual studio
九英里路4 小时前
OS学习之路——动静态库制作与原理
linux·学习·操作系统·unix·进程·编译·动静态库
CoovallyAIHub5 小时前
视频理解新范式:Agent不再被动看视频,LensWalk让它自己决定看哪里
算法·架构·github
CoovallyAIHub5 小时前
斯坦福丨AirVLA:将地面机械臂模型迁移至无人机实现空中抓取,成功率从23%提升至50%
算法·架构·github