humanoid_sar: Locomoción y Control de un Robot Humanoide en Escenarios SAR

Locomocion y Manipulación Diestra Bimanual de Un Robot Humanoide para Tareas de Busqueda y Rescate.

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Características

• Modelado y control dinámico: Simulación física de alta fidelidad del robot humanoide Unitree G1 sobre MuJoCo.
• Aceleración por GPU: Integración nativa con el framework mjlab para entornos paralelizados.
• Pipelines DRL: Entrenamiento, optimización (PPO) y evaluación de políticas dinámicas de locomoción.
• Navegación reactiva: Control FSM-PD adaptado para franqueo de obstáculos en arenas NIST (códigos amarillo y naranja).

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Requisitos previos

• Sistema operativo: Linux (probado en Ubuntu 22.04 LTS).
• GPU: Tarjeta gráfica compatible con NVIDIA CUDA.
• Gestor de paquetes: uv (recomendado para aislamiento y reproducibilidad ultrarrápida): bash curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

🎮 Ejecución y Simulación

Todos los comandos se gestionan mediante uv para garantizar la ejecución reproducible del entorno en GPU.

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1. Locomoción en terreno irregular con escombros (play)

Para visualizar y evaluar la política de locomoción dinámica y franqueo de obstáculos del Unitree G1 sobre terreno irregular (Rough Terrain):

:bash uv run play Mjlab-Velocity-Rough-Unitree-G1 \ --checkpoint-file logs/rsl_rl/g1_velocity/2026-07-24_14-11-23/model_52400.pt \ --device "cuda:0" :bash

2 Seguimiento Cinemático y Manipulación Bimanual (Tracking Motion)

Módulo de ejecución y evaluación de trayectorias cinemáticas de referencia para el robot humanoide Unitree G1, enfocado en tareas de asistencia, contacto controlado y manipulación bimanual en entornos de búsqueda y rescate.

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📌 Descripción general

Este módulo permite reproducir y evaluar políticas de control entrenadas para el seguimiento preciso de trayectorias articulares generadas previamente (mediante retargeting o síntesis de movimiento). El objetivo principal es dotar al humanoide de movimientos coordinados en torso y tren superior para interactuar de forma segura con el entorno o asistir a víctimas.

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⚙️ Requisitos previos

• Archivo de trayectoria cinemática de referencia en formato .npz (posiciones, orientaciones y velocidades articulares).
• Checkpoint del modelo entrenado (.pt) correspondiente a la tarea de tracking.
• Dependencias del entorno activadas mediante uv.

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🚀 Comandos de ejecución

Evaluación y visualización directa (play)

Para cargar la política entrenada y reproducir la trayectoria de referencia (movimiento_cura.npz) en simulación:

uv run play Mjlab-Tracking-Flat-Unitree-G1 \
    --checkpoint-file logs/rsl_rl/g1_tracking/2026-09-09_14-46-49/model_124500.pt \
    --motion-file "movimiento_cura.npz" \
    --device "cuda:0"