Legged Gym 是由苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）的 Robotic Systems Lab 开发的开源项目。它建立在NVIDIA 的 Isaac Gym 之上，用于腿足式机器人强化学习算法的研究和开发。

1.配置环境

Ubuntu20.04 安装 NVIDIA 显卡驱动

Ubuntu20.04 安装 CUDA 12.1

Ubuntu20.04 安装 Miniconda3

Ubuntu20.04 安装 Isaac Gym

2.安装源码

2.1.下载

git clone https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl.git
git clone https://github.com/leggedrobotics/legged_gym.git

RSL RL（Robotic Systems Lab Reinforcement Learning）是与 Legged Gym 配合使用的强化学习库，主要是实现 PPO（Proximal Policy Optimization）算法。

2.2.安装 Python 依赖包

激活虚拟环境，注意该虚拟环境中需要安装Isaac Gym，这里采用上篇 “Ubuntu20.04安装IsaacGym” 中创建的虚拟环境。

# 激活虚拟环境，环境名称可自定义
conda activate isaac

# 安装 rsl_rl
cd rsl_rl
git checkout v1.0.2
pip install -e .

# 安装 legged_gym
cd ../legged_gym
pip install -e .

# 安装其它依赖
pip install numpy==1.23.5
pip install tensorboard==2.12.1

3.运行

执行下面命令行即可开始训练的例程：

python legged_gym/scripts/train.py --task=anymal_c_flat

训练完之后，可以play查看训练效果：

python legged_gym/scripts/play.py --task=anymal_c_flat