E1 · Dentro × fora
3 minRode o sorteio das duas faixas.
Pronto quando: python3 kit/randomizar.py --seeds 20 → faixa treino sobreviveu: 20/20 e faixa fora sobreviveu: 8/20.
Aula 2 · 16 min
Domain randomization: treinar para o mundo variado
Se o simulador nunca acerta o mundo, treina-se a política em muitos mundos sorteados. Nesta aula você lê as faixas que a própria Unitree randomizou no treino da política, sorteia 20 mundos dentro delas e 20 fora, e mede a diferença. A política aguenta o que viu no treino e falha logo depois.
Começar a aula
Nesta aula você vai
- 1Onde a randomização mora num projeto real: os eventos do Isaac Lab
- 2As faixas da política do G1: atrito, massa e empurrão (e o que ficou de fora)
- 320/20 dentro da faixa, 8/20 fora dela
- 4Por que randomizar tudo no máximo também não serve
Objetivo: ler as faixas de randomização de um treino real e medir a sobrevivência da política dentro e fora delas.
01Do treino randomizado ao teste fora da faixa
Clique em cada bloco.
Clique em cada bloco do diagrama para ver o que ele faz.
Randomização não é "mais é melhor": é cobrir o mundo onde o robô vai andar.
02O que a Unitree randomizou (e o que não)
Lido em velocity_env_cfg.py, unitree_rl_lab 4960b84 (19/11/2025). Clique em cada item.
1. Atrito
Evento physics_material, no início (startup): atrito estático e dinâmico entre 0,3 e 1,0 em todos os corpos do robô.
No sorteio de fora desta aula, os mundos com atrito perto de 0,2 (o 2 e o 5) caem; o chão da faixa do treino é o chão do que a política viu.
2. Massa
Evento add_base_mass: soma de −1 a +3 kg ao torso_link. Carga de verdade (bateria extra, câmera, garra) pode passar disso.
3. Empurrão
Evento push_robot, a cada 5 s: muda a velocidade da base em até ±0,5 m/s em x e em y. O kit aplica o equivalente como força de 0,1 s no tronco.
Também há ruído nas observações (velocidade angular, gravidade, juntas).
4. Fora
Não há randomização de kp, kd nem de atraso nesta tarefa. Na aula 1, o kp sozinho já mudou a marcha (0,75 m/s pedindo 0,50); o atraso pesa sob empurrão (aula 4).
Outros projetos randomizam ganhos e atraso; o que importa é saber o que o seu treino cobriu antes de ligar o robô.
03As duas faixas do kit
treino.json copia as faixas da Unitree; fora.json vai um pouco além e acrescenta kp e atraso.
Arquivo · kit/mundos/treino.json
{
"nome": "treino",
"descricao": "as faixas que a própria tarefa Unitree-G1-29dof-Velocity randomiza no treino (unitree_rl_lab 4960b84, velocity_env_cfg.py, classe EventCfg)",
"atrito": [0.3, 1.0],
"massa": [-1.0, 3.0],
"empurrao_vel": [-0.5, 0.5]
}Arquivo · kit/mundos/fora.json
{
"nome": "fora",
"descricao": "além do treino: atrito um pouco abaixo de 0.3, carga maior e kp e atraso, que o treino não randomizou",
"atrito": [
0.2,
0.6
],
"massa": [
2.0,
8.0
],
"kp": [
0.6,
1.0
],
"atraso_ms": [
0,
30
],
"empurrao_vel": [
-0.5,
0.5
]
}04Sortear e contar
O randomizar.py sorteia 20 mundos por faixa com semente fixa (7) e roda 10 s andando em cada um, com o empurrão em t = 3 s.
Terminal · dentro e fora da faixa
F=${FTH:-$HOME/fth}; cd $F/sim2real && . $F/.venv/bin/activate
python3 kit/randomizar.py --seeds 20Terminal · os primeiros mundos de fora, um a um
F=${FTH:-$HOME/fth}; cd $F/sim2real && . $F/.venv/bin/activate
python3 kit/randomizar.py --seeds 20 --faixa fora --detalhe | head -6Exemplo do repositório
faixa treino sobreviveu: 20/20 faixa fora sobreviveu: 8/20
Dentro da faixa do treino, 20 de 20. Fora, 8 de 20.
1 atrito=0.45 massa=7.38 kp=0.91 atraso_ms=6 empurrão 172 N → de pé 2 atrito=0.20 massa=6.93 kp=0.92 atraso_ms=14 empurrão 119 N → caiu 3 atrito=0.30 massa=4.67 kp=0.80 atraso_ms=16 empurrão 219 N → caiu 4 atrito=0.45 massa=7.93 kp=0.69 atraso_ms=4 empurrão 194 N → caiu 5 atrito=0.21 massa=5.09 kp=0.79 atraso_ms=28 empurrão 50 N → caiu 6 atrito=0.40 massa=3.49 kp=0.60 atraso_ms=6 empurrão 131 N → caiu
O mundo 1 tem massa de 7,4 kg e fica de pé; o 4, com 7,9 kg, cai; o 6 tem atrito 0,40 e cai. Nenhum parâmetro isolado explica o placar: fora da faixa, é a combinação. Olhar um mundo só e culpar um parâmetro é o erro comum; compare placares e, para afirmar uma causa, varie um parâmetro de cada vez (E2).
05Prática
Medir o que o treino cobriu.
E2 · Só o kp fora
5 minEscreva uma faixa igual à do treino, mas com kp entre 0,5 e 0,8 (o bloco abaixo já faz), e rode.
Pronto quando: python3 kit/randomizar.py --seeds 20 --faixa ~/fth/so-kp.json → faixa so-kp sobreviveu: 11/20.
E3 · O que você randomizaria
10 minPara um G1 que vai andar num piso de fábrica com uma câmera de 2 kg na cabeça, escreva em três linhas o que você acrescentaria às faixas do treino e por quê.
Pronto quando: três linhas, cada uma com parâmetro, faixa e o motivo medido (ex.: "kp 0,5–1,0: só kp fora deu 11/20").
06A faixa do E2
Mesmas faixas do treino, mais o kp entre 0,5 e 0,8.
Terminal · só o kp fora da faixa
F=${FTH:-$HOME/fth}; cd $F/sim2real && . $F/.venv/bin/activate
cat > $F/so-kp.json <<'J'
{"nome": "so-kp", "atrito": [0.3, 1.0], "massa": [-1.0, 3.0], "kp": [0.5, 0.8], "empurrao_vel": [-0.5, 0.5]}
J
python3 kit/randomizar.py --seeds 20 --faixa $F/so-kp.jsonExemplo do repositório
faixa so-kp sobreviveu: 11/20
Só acrescentar o kp, que o treino não variou, derruba 9 de 20.
07Teste da aula
A explicação aparece depois da sua resposta.
Pergunta 1 de 4
A política sobreviveu 20/20 dentro das faixas do treino e 8/20 fora. O que isso mede?competência
Correto
Randomização compra robustez dentro da faixa. Fora dela não há garantia; por isso se lê o que o treino cobriu antes de ir ao robô.Não é essa
Randomização compra robustez dentro da faixa. Fora dela não há garantia; por isso se lê o que o treino cobriu antes de ir ao robô.Rever: Do treino randomizado ao teste fora da faixaPergunta 2 de 4
Nesta política, o que a tarefa do unitree_rl_lab não randomiza?
Correto
Atrito, massa e empurrão estão na EventCfg. Ganhos e atraso não estão; o kp sozinho já mudou a marcha na aula 1, e o atraso derruba sob empurrão na aula 4.Não é essa
Atrito, massa e empurrão estão na EventCfg. Ganhos e atraso não estão; o kp sozinho já mudou a marcha na aula 1, e o atraso derruba sob empurrão na aula 4.Rever: O que a Unitree randomizou (e o que não)Pergunta 3 de 4
Por que não randomizar tudo na faixa mais larga possível?
Correto
Faixa larga demais custa desempenho e tempo de treino. A regra é cobrir o mundo onde o robô vai trabalhar, com margem, e medir.Não é essa
Faixa larga demais custa desempenho e tempo de treino. A regra é cobrir o mundo onde o robô vai trabalhar, com margem, e medir.Rever: Do treino randomizado ao teste fora da faixaPergunta 4 de 4
Por que o randomizar.py usa semente fixa (7)?
Correto
Com semente fixa, 20/20 e 8/20 se repetem nesta pilha (capturado duas vezes) e dá para comparar duas políticas no mesmo conjunto de mundos. Em outra CPU, a última casa pode variar.Não é essa
Com semente fixa, 20/20 e 8/20 se repetem nesta pilha (capturado duas vezes) e dá para comparar duas políticas no mesmo conjunto de mundos. Em outra CPU, a última casa pode variar.Rever: As duas faixas do kitTeste concluído
Você acertou {a} de {n}. Acertando todas, a aula é marcada como concluída.Escolha uma alternativa. A explicação aparece depois da sua tentativa.
08Em três frases
FaixasO treino do G1 randomiza atrito 0,3–1,0, massa −1 a +3 kg e empurrões; não randomiza kp nem atraso.
Placar20/20 dentro da faixa, 8/20 fora, 11/20 com só o kp fora.
RegraLeia o que o treino cobriu e meça fora dele antes do robô.