对于高校师生而言，人形机器人开发是融合机械设计、人工智能、控制算法的跨学科实践领域。本文以宇树科技 G1 人形机器人为载体，系统梳理从基础认知到项目开发的完整学习路线，帮助零基础学习者建立知识体系，掌握从仿真到实际部署的核心技能。

（一）编程与开发环境基础

● Python 编程核心：掌握 NumPy 矩阵运算、OpenCV 图像处理、ROS系统通信机制，建议通过《ROS 机器人开发实践》等教材系统学习；

● C++ 基础：理解 G1 底层驱动的 C++ 实现逻辑，重点掌握类与对象、模板编程等面向对象特性

Ubuntu 系统（推荐 20.04 版本）安装与优化

ROS 2 开发环境搭建

Git 版本控制工具使用（推荐通过 GitHub 管理项目代码）

（二）机器人学基础理论

● 运动学与动力学：

理解 Denavit-Hartenberg（DH）参数法描述 G1 的 12 个关节运动学模型

掌握拉格朗日动力学方程在双足行走中的应用

● 传感器原理：

激光雷达（Lidar）的点云数据采集与处理

RealSense 深度相机的 RGB-D 数据获取机制

● 控制理论基础：

PID 控制算法在关节角度控制中的应用

模型预测控制（MPC）的基本原理

（一）硬件系统组成与原理

机械本体结构：

• 23~43 自由度全驱动设计（G1 整机分为上半身和下半身，具备多个自由度）

• 轻量化铝合金框架与高扭矩伺服电机配置

传感器套件：

• 3D 线激光雷达（环境感知）

• RealSense D435 i深度相机（视觉识别）

电气系统

• 用于连接各个机身关节电机、传感器外设、网口等

（二）软件架构与开发框架

底层驱动层

• 宇树科技提供的 G1 SDK（基于 ROS 封装的硬件接口，包含关节控制、传感器数据读取等功能）

• 驱动程序（实现电机控制与传感器数据采集）

中间功能层

• 运动控制引擎（基于 Mujoco 物理引擎的仿真模型）

• 数据融合模块（将多个传感器数据合并，提高定位精度）

应用层开发

• ROS 功能包（组织不同功能的代码文件）

• 算法应用（如行走控制、路径规划等上层功能实现）

（一）核心仿真工具与环境配置

Isaac Gym：

• 由 NVIDIA 开发的强化学习仿真平台，支持高精度物理模拟

• 优势：可快速搭建机器人训练环境，支持 GPU 加速训练

Mujoco：

• 多体动力学仿真引擎，适合机器人运动控制算法验证

• 特点：通过 XML 文件定义机器人模型与物理参数

（二）仿真环境搭建步骤

Isaac Gym 环境配置：

• 安装 CUDA 11.8（与 Isaac Gym 兼容的显卡驱动）

• 通过 pip 安装 Isaac Gym Python 包

• 导入 G1 机器人模型（需从官方获取或自行转换 URDF 模型）

Mujoco 仿真实践：

• 编写 G1 的 XML 模型文件（定义关节、质量、惯性等参数）

• 配置物理引擎参数（如重力加速度、摩擦系数）

• 实现简单的关节控制仿真（如单腿摆动测试）

（一）双足行走控制开发

理论基础：

• 零力矩点（ZMP）理论与步态规划

• 强化学习 PPO 算法原理（优势函数计算 / 策略梯度更新）

算法实现：

• 在 Isaac Gym 中构建 G1 行走环境（定义状态空间：关节角度、速度等；动作空间：关节力矩输出）

• 设计奖励函数（如前进距离奖励、摔倒惩罚）

• 使用 PPO 算法（近端策略优化）训练模型

（二）环境感知与定位建图

激光雷达 SLAM：

Fast-LIO2 算法原理（基于点云匹配的激光雷达里程计）

视觉定位：

YOLOv11 目标检测（足球 / 球门 / 场地标线识别）

视觉定位数学模型：PnP 问题求解（ Perspective-n-Point ）

多传感器融合：

激光雷达与 IMU 的 EKF 融合定位

视觉与里程计的联合优化算法

（三）路径规划与自主探索

全局路径规划：

A * 算法优化（启发式函数设计 / 双向搜索）

动态障碍物避障策略（时间窗口法）

局部避障算法：

DWA（Dynamic Window Approach）算法原理

在 Gazebo 中的实时避障演示

自主探索：

TarePlanner 与 FarPlanner 算法对比

探索策略：信息熵最大化 / 边界优先搜索

目标：实现 G1 在平地、斜坡等场景的稳定行走

步骤：

• 在 Isaac Gym 中训练 PPO 模型（重点调整奖励函数，如增加站立平衡奖励）

• 在 Mujoco 中验证行走动力学稳定性（观察关节力矩是否在安全范围内）

• 在 Gazebo 中部署模型，测试真实环境适应性（如添加地面摩擦系数变化）

目标：完成实验室环境的地图构建，并实现自主导航

实施流程：

• 使用 Fast-LIO2 算法构建点云地图（推动 G1 在室内移动采集数据）

• 利用 NDT（正态分布变换）算法实现实时定位

• 结合 A * 与 DWA 算法，实现从起点到终点的避障导航

目标：实现 G1 在足球场上的目标识别、定位与踢球动作

关键技术：

• YOLO 模型训练（识别足球、球门等物体）

• 视觉定位（通过识别场地标线确定机器人位置）

• 踢球动作规划（计算最佳击球点与关节角度）

项目目标：实现语音指令控制与室内自主巡航

技术实现：

• 对接语音识别 API

• 使用自然语言处理技术解析指令（如 "走到桌子旁边"）

• 结合 VLN（视觉 - 语言导航）技术生成行走路径

• 宇树科技 G1 开发文档：包含硬件接口说明、SDK 使用指南（官方网站获取）

• ROS Wiki：ROS 系统的详细教程与 API 文档（学习 ROS 的核心资源）

• Isaac Gym 官方示例：NVIDIA 提供的强化学习仿真案例（可直接运行学习）

论文推荐：

• 《Learning Bipedal Locomotion for Humanoid Robots》（双足行走强化学习方法）

• 《Fast-LIO: A Fast, Robust LiDAR Inertial Odometry》（激光雷达里程计原理）

书籍推荐：

• 《机器人操作的数学导论》（运动学与动力学基础）

• 《ROS 机器人开发实践》（ROS 系统全面指南）

硬件配置：

• G1 人形机器人本体（根据预算选择基础版或开发版）

• 激光雷达与深度相机（推荐与 G1 兼容的型号）

• 运动捕捉系统（如 OptiTrack，用于算法精度验证）

课程设计建议：

• 初级课程：《机器人基础与 G1 认知》（硬件结构、ROS 入门）

• 中级课程：《G1 运动控制与仿真》（行走算法、仿真工具使用）

• 高级课程：《人形机器人应用开发》（综合项目实践）