游客模式
仿真可以直接试玩;保存训练记录和连接真机时再登录。
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与 RDK Studio 使用同一账号中心(SSO);在这里登录后,Studio 主站同时保持登录。
开始机器人学习
先创建项目并准备数据,再训练和验证策略;需要真机时再连接设备。
—
OriginMan · 人形机器人
20 关节物理模型 → SAC 受扰恢复训练 → 同权重评测 → 交互仿真。沿用现有工作台,原功能入口保留。
下一步
从一个动作任务开始
选一个任务,先在仿真里跑起来。
上手 · 走完第一个闭环
— / 4
-
01
在仿真中验证运行 MicroDuck 仿真,录制一段可回放轨迹
-
02
发起第一次训练用 starter 模板提交 PPO 任务,跟踪奖励曲线
-
03
查看评测证据检查成功率、跌倒率与控制延迟
-
04
部署到真机只读预检通过后,把策略推进 RDK 板卡
项目分析与研发指标软件门槛、闭环指标与验收证据
⌘
环境与连接仿真器、训练后端、目标设备与存储
查看详情 ⌄
◉浏览器仿真
固定参考策略
⌁训练后端检查中
本地优先
⌂尚未选择板卡
连接后进行预检
去连接设备 →
▣按账号隔离
模型和运行可追溯
✓
反馈效果汇总你的「准确 / 不准确」投票去向
查看详情 ⌄
打开后加载汇总…
RDK STUDIO AGENTAgent 任务助手
核心动作:解释状态 · 生成计划 · 执行受控操作 · 留存证据。训练、设备和发布操作会在执行前请求确认,不会静默驱动机器人。
工具链可用 · 真机需单独连接
Agent描述一个结果,我会拆成可确认的步骤并回传证据。例如:跑一轮 GPU 训练,检查 X5,再做只读预检。
任务计划等待任务计划…
执行证据任务开始后显示可核验结果
工具事件任务开始后显示实时轨迹
能力目录
⚠️ 门控:实际执行需平台安全审批;只读:可直接查询。
◇
RDK Duck 仿真适配器待配置
当前产品线不会复用 MicroDuck 的浏览器场景。先准备真实契约 manifest
或本地 headless 仿真 worker;连接真机是部署前的后续步骤。
- 先准备仿真:导入并校验当前产品线的真实 manifest,或启动本地 headless worker。
- 需要上真机时:到“设备控制台”添加并连接设备。
- 最后选择设备:回到“部署与上线”选择已连接的目标板卡,再执行预检。
查看 MicroDuck 安装指引 ↗
动作录制
进入仿真后,左下角会出现录制面板。录制文件可下载为 JSONL,用于复盘或后续训练。
新标签页打开 ↗
详细信息任务与动作设置
展开 ⌄
切换任务后请点击“开始录制”生成轨迹;录制完成即可在评测页回放。
查看该任务的最近回放 ↗
当前模型可用动作
快捷键与动作映射
展开 ⌄
选择一个模型后,这里会显示动作和按键。
↗ 独立打开仿真
手机端适合查看训练进度、审批与结果;训练参数配置建议在桌面端完成。
OriginMan · 受扰恢复策略
沿用工作台的模型、配置、运行与评测流程;当前任务为原地受扰恢复,仅仿真。
先训练机器人保持平衡,再查看固定扰动下的表现和物理回放。仅仿真。
OriginMan 机器人模型与仿真结构 · 20 关节
正在读取机器人结构与仿真模型…
本课程使用 OriginMan 专用模型和连续髋踝修正策略。按本组记录完成配置、训练、结果对照、回放和导出;训练时间以课程资源预检为准。
展开后加载本组实验。Worker 需已配置模型与 OriginMan 引擎。
训练与评测分别保存为平台 Run;无法确认提交结果时保留幂等键供重试。
课堂兜底与课前结果
到时、排队或本组未达标时,保留本组日志和真实成绩。可切换查看同账号下完整训练且两组评测均达标的课前记录,不创建新任务,也不记作本组成绩。课前需先完成准备和验收。
本组训练奖励与开发检查
横轴为累计控制步;曲线为引擎日志中的奖励。开发集恢复数每 5 万步检查一次,最终效果看独立评测。
指标、曲线与全部评测条件
3. 相同扰动下的 RL 前后对照
| 条件 | 推力 / 开始 | 原 PD | 调参反馈 | 训练后 | 冻结输出 | 相对调参反馈 |
|---|
两轮训练 · 同条件复评对照
先复制原训练参数,在新分组只改一个变量并训练;完成后对本轮权重评测。明确选择两轮各自的评测,再核对改善与退化。原实验保留,不接续原权重。
打开原训练,查看或重新评测
打开本轮训练,查看或评测
按两套固定条件逐项比较两轮结果(31+31,共62项)
| 条件集 | 条件 | 推力 / 开始 / 持续 | 原训练 RL | 本轮 RL | 变化 |
|---|
核对完整模型契约与评测协议摘要
本组引擎日志与失败原因
尚无日志
第一次训练?查看 3 步指引模板登记 → 配置训练 → 查看进度
新手流程
按 3 步完成一次训练
预计 2–5 分钟
3开始强化学习训练选择 GPU 和 PPO / SAC 后提交任务
第一次使用?先点击“载入模板”,不用编辑 JSON。回放是可选的验证工具;强化学习训练可直接提交 PPO / SAC 任务。
◈
套件与契约 · 登记模型导入并校验 manifest,登记后模型可追溯
展开 ⌄
第 1 步 · 准备模型
推荐:载入当前产品模板 → 校验 → 登记
这一步是做什么?把模型的输入、输出和设备要求登记进工作区,后续训练、评测和部署都会用它做兼容性检查。第一次使用:点击“载入模板”,然后依次点击“校验清单”和“登记版本”。
尚未校验
契约检查清单
FAIL-CLOSED
-
01
产品标识MicroDuck 与 RDK Duck 不共用机器人维度
-
02
观测 / 动作布局字段顺序、形状和控制频率必须自洽
-
03
运行时分工运控 CPU ONNX 单线程,感知制品走 X5 BPU
-
04
制品引用只接受不透明 artifact 引用和可追溯校验和
⌄
模型契约与制品
查看策略说明、制品清单与板卡兼容性
通用运行工具(高级)
这里保留平台通用运行入口。OriginMan 课程训练请使用上方专用配置,通用入口仅用于已适配的引擎。
选择模型后可提交训练或回放。
实时训练曲线
—
引擎每个 checkpoint 间隔回报一次均值奖励与近期成功率;数据来自 worker 解析的引擎 stdout。
引擎日志流
—
worker 逐行采集的引擎 stdout/stderr(脱敏后保留最近 600 行);任务结束后日志保留供事后排查。
Mock 只验证协议和台账,不会生成可部署模型。
训练参数与续训
训练设置
详细信息算力后端
检查中
展开 ⌄
⌂
本地服务器无 RoboGo 账号也能运行
默认
训练引擎 = 本地 worker 资源:注册 starter / mjlab / MJX 等引擎 worker 后,此处会显示对应资源,运行台账也会标注实际物理后端(如「物理 · MuJoCo MJX」)。
—
○
尚未产生评测结果
训练完成后,这里会显示最新一次运行的仿真/真机指标。
Mock 协议演示
还没有可评测的数据
页面只展示真实结果,没有数据时不摆空面板占位。
-
01
发起一次训练或回放训练完成后,指标和运行记录会自动出现在这里
-
02
导入一段遥测证据X5 Agent 或浏览器录制的 JSONL,本地解析不上传
-
03
对比仿真与真机指标卡、效果对比和逐帧回放在有数据后展开
关键指标
指标由训练 worker 或 X5 Agent 回写。
详细信息效果对比
展开 ⌄
浏览器 / 离线 MuJoCo
板端 Agent
详细信息真机实时对照
完整看板 ↗
展开 ⌄
电池电压—
航向(IMU)—
里程计 位移/线速—
遥测源—
上位机页可看实时流;此处为 2 秒轮询快照。bringup 未运行时如实显示「无数据」,不合成。
最近实验对比
用同一模型的最近 Run 快速判断趋势
最近 5 次
叠加各次运行的训练曲线(均值奖励,左轴);图例顺序与下方列表一致。
每条折线是一次运行,各列已归一化;折线越靠右侧列高位的运行整体表现越好。缺指标的运行不参与。
参数差异(相对最近一次)
只列出各次运行之间实际不同的训练参数;全部一致时显示一行说明。
详细信息遥测回放与证据
尚未导入
展开 ⌄
等待导入遥测;训练完成后可用它做仿真 / 真机对照。
逐帧回放选择一个运行记录后加载
0 / 0 帧0.00s
加载后可拖动时间轴;回放帧会同步发送到嵌入仿真器。
该运行没有对齐的相机帧(向量观测回放)。
回放视频(MP4)
—
服务端把已验收的板端相机帧编码为 MP4(单来源且全部 attested 的运行才可导出);视频是已验收证据的渲染,不是新证据。播放进度与统一时间轴联动。
在嵌入仿真器中用本机浏览器运行该策略的 ONNX 模型。
奖励
跌倒
完成
奖励为逐帧原始值;跌倒 / 完成标记取自样本 done / fall 字段。
—
按维度均值归一化的逐帧值(蓝 → 白 → 红)
episode 长度分布
episode 以 done/fall 事件切分;直方图为长度分布,红点为离群 episode(与中位数相差超过 3×MAD)。
只显示聚合统计,不替代正式评测报告。
下一步:通过评测后生成 X5 预检计划
预检关联的受控板端交接
只读预检、制品落盘、模型加载、运行是不同步骤;这里不会把预检标为已部署。
未执行板端操作
启动沿用策略面板的方向与目标参数,以及原权限、平台/板端开关与加载 rehearsal 门。缺少审批或硬件资格时保持阻断;OriginMan 当前仅仿真。停止与急停仍在原策略面板。
设备预检
NO MOTOR
先选择模型和目标板卡,再生成只读预检计划。
预检只读取架构、系统目录和磁盘信息;不会下发模型、启动节点或驱动电机。
详细信息上线闸门
按证据推进展开 ⌄
01
模型契约观测、动作、频率与目标 profile 一致
03
目标运行时预检验证设备、工具链和制品;不会启动执行器
部署时间线等待预检
模型晋级流训练产物 → 候选 → 验证 → 发布
↶预检未通过 请核对恢复条件当前只读预检不会修改板端。回滚需要目标设备上一份已验证制品;若尚未成功部署,请先补齐适配和预检。
我的 GPU 训练资源
支持本机 CPU/GPU、SSH 远端服务器和平台 Runner。首次使用可以点击“获取安装命令”,用户只需在自己的终端执行一次;网页随后通过 127.0.0.1 连接 Agent,核心服务器不会接触用户本地 GPU。
0 个
还没有接入 GPU。添加后可在上方训练资源中选择。
添加 GPU 或连接远程资源 首次使用或新增 Runner
手机端适合查看设备状态与日志;实时画面和安全控制建议使用桌面端。
上位机未就绪:未配置板端 agent 或板卡设备。
设备管理
平台内添加 · 受控连接 · 状态可追踪
在平台内登记板卡并建立受控连接:设备档案、连接状态、心跳、
能力检查和后续预检都在本页完成。
原生连接设备填写板卡地址并添加,平台会建立受控隧道并读取设备状态。
添加或配对设备网页 SSH 配对、一键脚本与 Local Bridge
尚未添加设备。
如果已连接 RDK Studio Local Bridge,设备会在上方板卡选择器中直接出现;无需在这里重复添加 SSH。
提示:RDK Studio 场景不需要填写 SSH。下方 SSH 仅用于服务器能直接访问板卡的独立部署,
需要服务器已有密钥或 ssh-agent。
板卡实时状态
LIVE
等待数据…
目标板卡:(未选择)
CPU 占用
--
--
内存
--
--
电源
--
--
运行时长
--
自 agent 启动
磁盘
--
--
机体遥测 · 当前适配包
实时
IMU 航向
--
quaternion → yaw
电池电压
--
--
里程计
--
位置 x / y(板端原点)
底盘速度
--
odom twist
当前连接的是本地参考 BoardAgent(模拟数据,mock=true);真机接入见
docs/host-station.md。所有命令均为只读,本平台不提供电机/执行器控制通道。
详细信息板载相机
MJPEG 流(只读)
展开 ⌄
相机流未启动
未连接
运动开关
双开关 · 网页切换 · 急停永不依赖开关
受限运动需要两侧开关同时开启:平台侧在这里切换(持久化保存),
板端侧在连接真机后于此处切换(写板端 env 并自动重启 agent,约 2 秒生效)。
开启即代表你确认操作者在场、场地已清空、急停可用。
平台 · 驱动金丝雀
RDK_SIM2REAL_STATION_DRIVE_ENABLED(运行时覆盖)
平台 · 策略运行时
RDK_SIM2REAL_STATION_POLICY_ENABLED(运行时覆盖)
板端 · 驱动/策略开关
写板端 env 并重启 agent(未连接真机)
就绪
运动 Canary
受限驱动 · 双开关 · 速度/时限钳制
未启用。受限驱动需要平台与板端两个开关同时开启
(RDK_SIM2REAL_STATION_DRIVE_ENABLED / RDK_SIM2REAL_BOARD_AGENT_ENABLE_DRIVE);
急停始终可用。
动作映射策略动作 → /cmd_vel
安全限幅0.30 m/s · 1.00 rad/s
反馈看门狗500 ms 自动停车
策略运行时
ONNX 推理 · 三重开关 · 同一受限通道
未启用。策略运动需要平台策略开关、平台驱动开关、板端驱动与策略开关全部开启
(RDK_SIM2REAL_STATION_POLICY_ENABLED / RDK_SIM2REAL_STATION_DRIVE_ENABLED /
RDK_SIM2REAL_BOARD_AGENT_ENABLE_DRIVE / RDK_SIM2REAL_BOARD_AGENT_ENABLE_POLICY);
策略停止始终可用。
平台校验发布证据与 SHA-256 后转发板端;staging 只落盘不加载不运动
未加载模型
观测布局:--
状态
idle
推理耗时
-- ms
已发布
0
命令
0.0
实测速度
--
上板会话证据
尚未启动策略
每次 start / stop 都会记录会话 ID、起止时间、停止原因和推理次数。
命令面板
白名单只读命令