実行結果の共有

[yasuohayashibara]

不整地でモータの制限を変更しながら実行した結果を以下に示す．

見られた傾向

結果
最大トルクも最大速度も制限すると，目標速度に追従できなくなる．
１関節だけの場合は，動かさなくても歩行できるような歩行パターンに変化していく．
不整地(最大0.1m)で従来と遜色ない歩行を行うためには，トルク100Nm，最大速度12rad/s程度が限界か
（もう少し分解能を上げて計算することが必要と思われるが）

最大トルク
・100Nm デフォルト（139Nm）のときと遜色ない歩行が可能
・60Nm　歩行はできるが大きくまたを開かないと歩行できない．目標速度にあまり追従できていない．
・40Nm　ぎろぎり可能．目標速度にあまり追従できていない
・20Nm　膝を伸ばした状態で歩行．他の関節の動きで何とか歩行している

最大速度
・12rad/s　デフォルト(20rad/s)と遜色ない歩行が可能
・6rad/s　膝を伸ばした状態で歩行．他の関節の動きで何とか歩行している．　←　この結果は他と異なるので怪しい
・2rad/s　膝を伸ばした状態で歩行．他の関節の動きで何とか歩行している．　←　この結果は他と異なるので怪しい

動画

[yasuohayashibara]

現在，スクリプトで連続的にパラメータを変更しながら自動的に学習させている．
学習のみで，学習済みモデルでの挙動の確認は行っていない．
詳しい内容は時間があればまとめるが，以下のようなスクリプトを使用している．

#!/bin/bash

# Define arrays for EFFORT_LIMIT and VELOCITY_LIMIT values
EFFORT_LIMITS=(10 20 40 60 80 100 120 139)
VELOCITY_LIMITS=(5 10 15 20)

# Define the input and output file names
INPUT_FILE="./source/extensions/omni.isaac.lab_assets/omni/isaac/lab_assets/unitree.py.base"
OUTPUT_FILE="./source/extensions/omni.isaac.lab_assets/omni/isaac/lab_assets/unitree.py"

for i in {0..7}; do
    for j in {0..3}; do
        > "$OUTPUT_FILE"  # Clear the output file before writing
        CURRENT_EFFORT_LIMIT=${EFFORT_LIMITS[$i]}
        CURRENT_VELOCITY_LIMIT=${VELOCITY_LIMITS[$j]}

        # Replace placeholders in the input file with the current values
        sed "s/EFFORT_LIMIT/${CURRENT_EFFORT_LIMIT}/g; s/VELOCITY_LIMIT/${CURRENT_VELOCITY_LIMIT}/g" "$INPUT_FILE" >> "$OUTPUT_FILE"

        echo experiment: ${CURRENT_EFFORT_LIMIT}, ${CURRENT_VELOCITY_LIMIT}
        ./isaaclab.sh -p source/standalone/workflows/rsl_rl/train.py --task Isaac-Velocity-Rough-G1-v0 --headless >> "log.txt"
    done
done

[yasuohayashibara]

以下に学習結果をアップロードした．
https://drive.google.com/drive/folders/1IJwSPDBtQJywUkRiQZcFTAir70IZEEIN?usp=sharing

挙動を確認したが，

１）速度の制限の違いがあまり見られない．
5rad/s以下の速度も用意したほうが良いかもしれない．

２）トルクの制限による挙動の変化は顕著に見られる．

あまり時間をかけてチェックしていないので，まだいくつかのサンプルから気づいたこととなる．
もしかしたら設定を間違っているおそれもあるので，もっと検討が必要だとは思われる．

あと，学習済みモデルのチェック時に，時々脱力して歩行できない様子が見られる．
同じ条件で再度起動すると歩行できるので，何かバグがあるかもしれない．

[yasuohayashibara]

計96パターン(トルク8x速度4x地形3)を全て学習させて以下にアップロードした．
学習済みモデルの確認はしていない．
あと，1パターン424MBでダウンロードするのも大変なので，今後は最後の学習済みモデルだけアップロードしようかと考えている．

https://drive.google.com/drive/folders/1IJwSPDBtQJywUkRiQZcFTAir70IZEEIN?usp=sharing