双足机器人Mini Pi / Mini Pi真机部署(鲁班猫版)
更新时间:2025-07-11 16:36

Mini Pi真机部署(鲁班猫版)

一、策略文件路径说明

按照https://github.com/HighTorque-Robotics/livelybot_pi_rl_baseline的教程,训练最后得出的是在

/home/sunteng/livelybot_pi_rl_baseline-release_v1.0.0/logs/Pai_ppo/exported/policies

路径下的policy.onnx文件,如图所示

二、一键部署说明

小派只支持rknn格式,因此训练出来的onnx格式文件需要转换格式,才能部署到custom中。

接下来是转换格式的教程:

(1)安装核心工具链rknn-toolkit2工具包:pip install rknn-toolkit2

(2)执行sim2real一键部署的终端指令:

wget https://gitee.com/hightorque-opensource/install/raw/master/install -O hightorque && . hightorque

请按照以下步骤选择流程中会出现的选项:

  • 这里选择1 一键更新:sim2real运控代码
  • 这里选择1,机器人类型更新为pi
  • 可用的标签列表默认选择最新的(最新SDK的sim2real_master包会实时更新)

三、onnxrknn文件说明

sim2real文件夹中给出了文件格式转换的python文件,进入convert_to_rknn.py对以下几个地方进行路径更改:

  • 第13行中将存放在/home/sunteng/livelybot_pi_rl_baseline-release_v1.0.0/logs/Pai_ppo/exported/policies/policy.onnx的文件路径复制

(具体的文件路径通过右键文件,在属性中查找文件路径)

  • 第28行设置导出的rknn文件的文件夹路径(这里我放在/home/sunteng/sim2real_master下)
  • 第29行设置导出的rknn文件的文件名(这里我放在/home/sunteng/sim2real_master下名字为rknn)
  • 最后直接运行转换脚本python convert_to_rknn.py即可生成支持RK3588平台下的rknn格式文件
  • 这里可以点进sim2real_master文件夹中,可以看到成功导出的rknn格式文件

 

四、上位机文件配置和指令运行说明

  1. 使用HDMI线连接显示屏和小派的HDMI接口,进入小派的上位机,将文件rknn通过微信文件传输助手或U盘保存在home/sim2real_master/src/clpai_12dof_0905/custom_config/policy中;
  2. 在custom_config目录下修改yaml中的rknn文件名称为gym_policy.rknn,通过调整config.yaml文件中的Kp,Kd等值即可调整步态,抗扰性等;

(具体参考https://github.com/HighTorque-Robotics/livelybot_pi_rl_baseline的相关说明)

  1. 一切就绪后,重启终端依次输入:

cd sim2real_master

source devel/setup.bash

roslaunch sim2real_master joy_control.launch

五、真机验证和手柄切换说明

  1. 机器人上电及开机

短按后迅速长按电池开关,打开电源,然后短按电机开关键,长按上位机开关键,loading后进入DEFAULT模式

  1. 手柄配对

长按手柄开关按钮与小派配对,感受到震动说明配对成功(此时应确保手柄接收器正常插入)

  1. 模式切换:
  • 同时按下LT+RT+B退出到PROTECT模式
  • 再次同时按下LT+RT+B退出到INITIAL模式
  • 同时按下LT+RT+十字键向右键切换至CUSTOM模式
  • 然后同时按下LT+RT+A进入CUSTOM模式(此操作表示选中该模式,显示屏模式会由实心转为空心)
  1. 启动机器人:
  • 按下左拨杆按钮后,小派会站起来
  • 按下手柄上方的LB键后,小派即可原地踏步;

接下来,您可以通过手柄控制,运行自己所部署的策略。

 

常见问题及解决方案:

在真机部署部署中,如果用户下载了多个python版本,在执行python convert_to_rknn.py命令时可能会出错,

这是可以指定python3.8版本进行,改用命令python3.8 convert_to_rknn.py

 

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