E1 · Dentro × fuera
3 minCorre el sorteo de los dos rangos.
Listo cuando: python3 kit/randomizar.py --seeds 20 → faixa treino sobreviveu: 20/20 y faixa fora sobreviveu: 8/20.
Clase 2 · 16 min
Domain randomization: entrenar para el mundo variado
Si el simulador nunca acierta con el mundo, se entrena la política en muchos mundos sorteados. En esta clase lees los rangos que la propia Unitree randomizó en el entrenamiento de la política, sorteas 20 mundos dentro de ellos y 20 fuera, y mides la diferencia. La política aguanta lo que vio en el entrenamiento y falla justo después.
Empezar la clase
En esta clase vas a
- 1Dónde vive la randomización en un proyecto real: los eventos de Isaac Lab
- 2Los rangos de la política del G1: fricción, masa y empujón (y lo que quedó fuera)
- 320/20 dentro del rango, 8/20 fuera de él
- 4Por qué randomizar todo al máximo tampoco sirve
Objetivo: leer los rangos de randomización de un entrenamiento real y medir la supervivencia de la política dentro y fuera de ellos.
01Del entrenamiento randomizado a la prueba fuera del rango
Haz clic en cada bloque.
Haz clic en cada bloque del diagrama para ver qué hace.
Randomizar no es "cuanto más, mejor": es cubrir el mundo donde el robot va a caminar.
02Lo que la Unitree randomizó (y lo que no)
Leído en velocity_env_cfg.py, unitree_rl_lab 4960b84 (19/11/2025). Haz clic en cada elemento.
1. Fricción
Evento physics_material, al inicio (startup): fricción estática y dinámica entre 0,3 y 1,0 en todos los cuerpos del robot.
En el sorteo de fuera de esta clase, los mundos con fricción cercana a 0,2 (el 2 y el 5) se caen; el piso del rango de entrenamiento es el piso que la política vio.
2. Masa
Evento add_base_mass: suma de −1 a +3 kg al torso_link. Una carga real (batería extra, cámara, pinza) puede superar eso.
3. Empujón
Evento push_robot, cada 5 s: cambia la velocidad de la base hasta ±0,5 m/s en x y en y. El kit aplica el equivalente como una fuerza de 0,1 s en el tronco.
También hay ruido en las observaciones (velocidad angular, gravedad, articulaciones).
4. Fuera
No hay randomización de kp, kd ni de retardo en esta tarea. En la clase 1, el kp solo ya cambió la marcha (0,75 m/s pidiendo 0,50); el retardo pesa bajo empujón (clase 4).
Otros proyectos randomizan ganancias y retardo (latencia); lo que importa es saber qué cubrió tu entrenamiento antes de encender el robot.
03Los dos rangos del kit
treino.json copia los rangos de Unitree; fora.json va un poco más allá y agrega kp y retardo (latencia).
Archivo · 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]
}Archivo · 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 y contar
randomizar.py sortea 20 mundos por rango con semilla fija (7) y corre 10 s caminando en cada uno, con el empujón en t = 3 s.
Terminal · dentro y fuera del rango
F=${FTH:-$HOME/fth}; cd $F/sim2real && . $F/.venv/bin/activate
python3 kit/randomizar.py --seeds 20Terminal · los primeros mundos de fora, uno por uno
F=${FTH:-$HOME/fth}; cd $F/sim2real && . $F/.venv/bin/activate
python3 kit/randomizar.py --seeds 20 --faixa fora --detalhe | head -6Ejemplo del repositorio
faixa treino sobreviveu: 20/20 faixa fora sobreviveu: 8/20
Dentro del rango del entrenamiento, 20 de 20. Fuera, 8 de 20.
1 atrito=0.45 massa=7.38 kp=0.91 atraso_ms=6 empurrão 172 N → de pé 2 atrito=0.20 massa=6.93 kp=0.92 atraso_ms=14 empurrão 119 N → caiu 3 atrito=0.30 massa=4.67 kp=0.80 atraso_ms=16 empurrão 219 N → caiu 4 atrito=0.45 massa=7.93 kp=0.69 atraso_ms=4 empurrão 194 N → caiu 5 atrito=0.21 massa=5.09 kp=0.79 atraso_ms=28 empurrão 50 N → caiu 6 atrito=0.40 massa=3.49 kp=0.60 atraso_ms=6 empurrão 131 N → caiu
El mundo 1 tiene una masa de 7,4 kg y queda de pie; el 4, con 7,9 kg, se cae; el 6 tiene fricción 0,40 y se cae. Ningún parámetro aislado explica el marcador: fuera del rango, es la combinación. Mirar un solo mundo y culpar a un parámetro es el error común; compara marcadores y, para afirmar una causa, varía un parámetro a la vez (E2).
05Práctica
Medir lo que cubrió el entrenamiento.
E2 · Solo el kp fuera
5 minEscribe un rango igual al del entrenamiento, pero con kp entre 0,5 y 0,8 (el bloque de abajo ya lo hace), y córrelo.
Listo cuando: python3 kit/randomizar.py --seeds 20 --faixa ~/fth/so-kp.json → faixa so-kp sobreviveu: 11/20.
E3 · Qué randomizarías
10 minPara un G1 que va a caminar en un piso de fábrica con una cámara de 2 kg en la cabeza, escribe en tres líneas qué agregarías a los rangos del entrenamiento y por qué.
Listo cuando: tres líneas, cada una con parámetro, rango y el motivo medido (p. ej.: "kp 0,5–1,0: solo kp fuera dio 11/20").
06El rango del E2
Los mismos rangos del entrenamiento, más el kp entre 0,5 y 0,8.
Terminal · solo el kp fuera del rango
F=${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.jsonEjemplo del repositorio
faixa so-kp sobreviveu: 11/20
Solo agregar el kp, que el entrenamiento no varió, derriba 9 de 20.
07Prueba de la clase
La explicación aparece después de tu respuesta.
Pregunta 1 de 4
La policy sobrevivió 20/20 dentro de los rangos del entrenamiento y 8/20 fuera. ¿Qué mide esto?competencia
Correcto
La randomización compra robustez dentro del rango. Fuera de él no hay garantía; por eso se lee qué cubrió el entrenamiento antes de ir al robot.No es esa
La randomización compra robustez dentro del rango. Fuera de él no hay garantía; por eso se lee qué cubrió el entrenamiento antes de ir al robot.Repasar: Del entrenamiento randomizado a la prueba fuera del rangoPregunta 2 de 4
En esta policy, ¿qué no randomiza la tarea de unitree_rl_lab?
Correcto
Fricción, masa y empujón están en la EventCfg. Las ganancias y el retardo no están; el kp solo ya cambió la marcha en la clase 1, y el retardo tumba bajo empujón en la clase 4.No es esa
Fricción, masa y empujón están en la EventCfg. Las ganancias y el retardo no están; el kp solo ya cambió la marcha en la clase 1, y el retardo tumba bajo empujón en la clase 4.Repasar: Lo que la Unitree randomizó (y lo que no)Pregunta 3 de 4
¿Por qué no randomizar todo en el rango más amplio posible?
Correcto
Un rango demasiado amplio cuesta desempeño y tiempo de entrenamiento. La regla es cubrir el mundo donde el robot va a trabajar, con margen, y medir.No es esa
Un rango demasiado amplio cuesta desempeño y tiempo de entrenamiento. La regla es cubrir el mundo donde el robot va a trabajar, con margen, y medir.Repasar: Del entrenamiento randomizado a la prueba fuera del rangoPregunta 4 de 4
¿Por qué randomizar.py usa una semilla fija (7)?
Correcto
Con semilla fija, 20/20 y 8/20 se repiten en esta pila (capturado dos veces) y se pueden comparar dos políticas en el mismo conjunto de mundos. En otra CPU, el último decimal puede variar.No es esa
Con semilla fija, 20/20 y 8/20 se repiten en esta pila (capturado dos veces) y se pueden comparar dos políticas en el mismo conjunto de mundos. En otra CPU, el último decimal puede variar.Repasar: Los dos rangos del kitPrueba completada
Acertaste {a} de {n}. Si aciertas todas, la clase se marca como completada.Elige una alternativa. La explicación aparece después de tu intento.
08En tres frases
RangosEl entrenamiento del G1 randomiza fricción 0,3–1,0, masa −1 a +3 kg y empujones; no randomiza kp ni retardo.
Marcador20/20 dentro del rango, 8/20 fuera, 11/20 con solo el kp fuera.
ReglaLee lo que cubrió el entrenamiento y mide fuera de él antes de llegar al robot.