一、train.py 代码结构与功能

train.py 是整个强化学习训练流程的入口脚本，代码简洁，主要负责初始化环境、训练器并启动训练过程。
参数解析、环境初始化、训练器初始化、PPO 算法训练

二、训练过程详细说明

训练过程可分为参数解析、环境初始化、训练器初始化、PPO 算法训练四个核心步骤，具体流程如下：

1. 命令行参数解析（get_args()）

训练前首先通过 get_args() 函数（定义于 legged_gym/utils/helpers.py）解析命令行参数，核心参数包括：

• --task：指定训练任务（如 go2、h1、g1 等机器人），默认值为 go2。
• --resume：是否从之前的检查点恢复训练。
• --experiment_name/--run_name：指定实验和运行名称，用于日志存储。
• --num_envs：环境并行数量（覆盖配置文件中的默认值）。
• --max_iterations：最大训练迭代次数（覆盖配置文件）。
• 设备相关参数（如 --rl_device 指定强化学习计算设备，默认 cuda:0）。

这些参数会用于后续环境和训练器的配置覆盖。

2. 环境初始化（task_registry.make_env()）

task_registry.make_env() 函数（定义于 legged_gym/utils/task_registry.py）负责创建仿真环境，具体流程：

• 任务注册检查：通过 task_registry 查找 args.task 对应的任务类（如 GO2RoughCfg 对应 go2 任务），确保任务已注册。
• 配置加载与覆盖：
  • 加载任务预定义的环境配置（如 go2_config.py 中的 GO2RoughCfg），包括环境参数（num_envs、episode_length_s）、地形参数（terrain_type、friction）、机器人初始状态（init_state）等。
  • 用命令行参数覆盖配置（如 --num_envs 覆盖 env_cfg.env.num_envs）。
• 随机种子设置：通过 set_seed(env_cfg.seed) 固定随机种子，保证实验可复现。
• 仿真参数解析：将配置中的仿真参数（如物理引擎类型 PHYSX/FLEX、时间步长 dt）转换为 Isaac Gym 所需的格式。
• 环境实例化：创建任务对应的环境对象（如 LeggedRobot 子类），初始化仿真场景（包括机器人模型、地形、并行环境等），返回环境实例 env 和最终配置 env_cfg。

3. 训练器初始化（task_registry.make_alg_runner()）

task_registry.make_alg_runner() 函数（定义于 task_registry.py）负责创建 PPO 训练器（OnPolicyRunner），具体流程：

• 训练配置加载与覆盖：
  • 加载任务预定义的训练配置（如 PPO 超参数、日志设置等）。
  • 用命令行参数覆盖配置（如 --max_iterations 覆盖 train_cfg.runner.max_iterations）。
• 日志目录设置：日志默认存储于 legged_gym/logs/<experiment_name>/<时间戳>_<run_name>，用于保存模型检查点、训练曲线（TensorBoard）等。
• 训练器实例化：创建 OnPolicyRunner 实例，封装 PPO 算法核心逻辑（策略网络、价值网络、经验收集与更新等），绑定环境 env 和训练配置 train_cfg。
• 断点续训（可选）：若 --resume=True，从指定路径（load_run/checkpoint）加载之前保存的模型参数，继续训练。

4. PPO 算法训练（ppo_runner.learn()）

OnPolicyRunner.learn() 是训练的核心逻辑（具体实现未完全提供，基于常规 PPO 流程推断），通过多轮迭代优化机器人控制策略，每轮迭代包含以下步骤：

• 经验收集：

  • 机器人在环境中执行当前策略，收集轨迹数据（观测 obs、动作 actions、奖励 rews、终止信号 dones 等）。
  • 观测包括机器人状态（关节角度、速度、基座姿态、线性 / 角速度等），奖励由配置文件中的奖励函数计算（如 rewards.scales 中的 tracking_lin_vel 鼓励速度跟踪，collision 惩罚碰撞）。

• 优势估计与回报计算：

  • 用广义优势估计（GAE）计算优势函数，衡量当前策略下动作的 “好坏”。
  • 计算折扣回报，作为价值网络的目标值。

• 策略更新：

  • 多次迭代优化策略网络（actor）：通过剪辑目标（clip_ratio）限制策略更新幅度，避免过大波动。
  • 优化价值网络（critic）：最小化价值预测与折扣回报的均方误差。

• 日志与检查点保存：

  • 每轮迭代记录关键指标（平均奖励、策略熵、更新步长等）到 TensorBoard。
  • 按固定间隔保存模型检查点（model_<iter>.pt），用于后续评估或续训。

• 终止条件：当迭代次数达到 train_cfg.runner.max_iterations 时，训练结束。

三、关键配置与扩展说明

• 机器人配置：不同机器人（如 go2、h1）的具体参数（关节刚度 stiffness、奖励权重 scales 等）定义于对应的 _config.py 文件（如 go2_config.py），训练时通过 --task 指定加载。
• 环境随机性：配置中的 domain_rand 模块（如随机摩擦系数、推机器人干扰）增加环境多样性，提升策略鲁棒性。
• 训练可视化：若未指定 --headless，Isaac Gym 会启动可视化窗口，实时显示机器人训练过程。

总结：train.py 通过串联参数解析、环境初始化、训练器创建和 PPO 迭代，实现了 legged 机器人的强化学习训练，核心逻辑依赖 task_registry 管理任务与配置，最终输出优化后的控制策略。### train.py 代码详解及训练过程说明