/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Опубликована
9 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

UniLab-G1-23dof-val-results

Kennyp-Chen
Обучение с подкреплением

Контрольные точки обучения с подкреплением для управления ходьбой и движениями гуманоидного робота Unitree G1 в симуляторах MuJoCo и Motrix.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Набор контрольных точек и результатов валидации для 23-степенного гуманоидного робота Unitree G1, обученных с помощью фреймворка BFMZero. Репозиторий содержит модели для алгоритмов PPO, SAC, TD3, FlashSAC и APPO, обученные выполнять ходьбу по ровной и неровной поверхности, отслеживание движений, перевороты, лазание и другие движения. Результаты представлены для симуляторов MuJoCo и Motrix; в репозитории также есть журналы обучения TensorBoard и видео симуляции.

Файлы контрольных точек имеют формат PyTorch. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует проверить в репозитории.

Сценарии применения

  • обучение ходьбе гуманоидного робота по ровной поверхности
  • обучение ходьбе по неровной местности
  • отслеживание заданных движений гуманоидного робота
  • валидация навыков переворота и лазания в симуляции
  • сравнение PPO, SAC, TD3, FlashSAC и APPO для управления роботом

Ограничения

Результаты предназначены для симуляции; README отмечает сбои отдельных задач в MuJoCo или Motrix, поэтому успешность переноса навыков на физического робота не подтверждена. Условия лицензии обозначены только как other.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

UniLab G1 23DoF Validation Results

Validation results for Unitree G1 humanoid robot (23 degrees of freedom) trained with BFMZero framework.

Algorithms & Tasks

PPO

  • walk_flat (mujoco, motrix)
  • walk_rough (mujoco)
  • motion_tracking (mujoco, motrix)
  • motion_tracking_deploy (mujoco, motrix)
  • flip_tracking (mujoco, motrix_failed)
  • box_tracking (mujoco, motrix)
  • climb_tracking (mujoco, motrix)
  • wall_flip_tracking (mujoco, motrix)

SAC

  • walk_flat (mujoco, motrix)
  • walk_rough (mujoco, motrix)
  • motion_tracking (mujoco, motrix)
  • flip_tracking (mujoco_failed)
  • wall_flip_tracking (mujoco_failed)
  • wbt_obs (mujoco)

TD3

  • walk_flat (mujoco)

FlashSAC

  • walk_flat (mujoco, motrix)

APPO

  • walk_flat (mujoco)
  • motion_tracking (motrix, mujoco_failed)
  • flip_tracking (mujoco, motrix_failed)
  • climb_tracking (mujoco, motrix)
  • wall_flip_tracking (mujoco, motrix_failed)

Directory Structure

val/
├── ppo/         # PPO algorithm results
├── sac/         # SAC algorithm results
├── td3/         # TD3 algorithm results
├── flashsac/    # FlashSAC algorithm results
└── appo/        # APPO algorithm results

Each algorithm directory contains task subdirectories with:

  • mujoco/ or motrix/ - simulation framework
  • model_latest.pt - trained model checkpoint
  • events.out.* - TensorBoard training logs
  • play_video.mp4 - simulation playback video

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
2f926e4

0 моделей

    Создать бенчмарк