agibot_x1_infer

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AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

agibot_x1_infer 是智元机器人(AgiBot)为其开源模块化人形机器人 X1 打造的专用推理模块。作为 X1 配套软件的核心组成部分,它主要负责承载基于强化学习训练的运动控制模型,实现从算法到实际动作的高效推理与执行,从而解决高自由度人形机器人在复杂地形下稳定行走与灵活运动的控制难题。

该项目深度集成了智元自研的开源中间件框架 AimRT,不仅支持在真实机器人硬件上部署运行,还提供了完整的软件仿真环境,允许用户在无需物理设备的情况下进行算法验证与调试。其技术亮点在于采用了模块化架构设计,清晰划分了模型推理、平台驱动及仿真模拟等功能单元,并原生支持 ROS2 生态,便于开发者进行二次扩展。

agibot_x1_infer 主要面向机器人领域的科研人员、算法工程师及硬核开发者。如果你正在研究人形机器人运动控制、强化学习落地应用,或希望基于开源框架探索具身智能的前沿技术,这套工具将为你提供从仿真测试到真机部署的一站式解决方案,助力快速构建和验证你的控制策略。

使用场景

某高校具身智能实验室正在基于 AgiBot X1 人形机器人研发复杂地形下的自适应行走算法,团队急需验证强化学习模型在真机上的实时控制效果。

没有 agibot_x1_infer 时

  • 推理引擎集成困难:研究人员需手动编写代码对接 ONNX 运行时与底层硬件驱动,耗费数周时间解决依赖冲突和内存对齐问题。
  • 实时性无法保障:缺乏针对实时内核优化的推理模块,导致动作指令延迟高达数百毫秒,机器人在不平坦地面极易摔倒。
  • 仿真与真机割裂:仿真环境中训练好的策略模型无法直接部署,必须经过繁琐的格式转换和参数重调,迭代周期长达数天。
  • 调试手段匮乏:缺少标准化的日志与监控接口,当机器人步态异常时,开发者难以定位是感知输入错误还是模型推理偏差。

使用 agibot_x1_infer 后

  • 开箱即用的推理支持:agibot_x1_infer 内置了基于 AimRT 框架的标准化模型加载流程,团队仅需配置路径即可在几小时内完成模型部署。
  • 毫秒级低延迟控制:该工具专为实时 Linux 内核优化,结合共享内存机制将端到端控制延迟压缩至毫秒级,确保机器人在碎石路上稳健行走。
  • 仿真真机无缝切换:凭借统一的软件架构,同一套强化学习策略可直接在 Gazebo 仿真和物理真机上运行,算法迭代效率提升 10 倍。
  • 全链路可观测性:内置的协议模块提供了详细的运行时状态反馈,开发者能实时监控推理耗时与关节力矩,快速修正步态参数。

agibot_x1_infer 通过屏蔽底层异构计算细节,让研发团队能从繁琐的工程适配中解放出来,专注于核心运动控制算法的创新。

运行环境要求

操作系统
  • Linux
GPU

未说明

内存

未说明

依赖
notes该项目主要基于 C++ 开发(使用 AimRT 框架),未明确提及 Python 版本需求。若需进行真机调试,必须安装 Linux 实时内核补丁。由于默认源下载 AimRT 依赖极慢或可能失败,构建前需 source `url_gitee.bashrc` 以使用 Gitee 镜像源。仿真运行前需连接手柄接收器。
python未说明
GCC-13
CMake>=3.26
ONNX Runtime
ROS2 Humble
libprotobuf-dev
protobuf-compiler
jstest-gtk
libglfw3-dev
libdart-external-lodepng-dev
Linux realtime kernel patch (可选,真机调试需要)
agibot_x1_infer hero image

快速开始

自述文件

英语 | 中文

简介

AgiBot X1 是一款由 AgiBot 开发并开源的高自由度模块化人形机器人。它基于 AgiBot 的开源框架 AimRT 作为中间件,并采用强化学习进行运动控制。

本项目是 AgiBot X1 的配套软件,包含模型推理、平台驱动和软件仿真等多个功能模块。

有关 AimRT 框架的详细教程,请访问 AimRT 官方网站

x1

软件架构图

sw_arch

有关各模块的详细说明,请参阅 开发指南

目录结构

.
├── build.sh              # 构建脚本
├── cmake                 # 用于构建依赖项的 CMake 脚本
│   ├── GetAimRT.cmake
│   ├── GetGTest.cmake
│   └── NamespaceTool.cmake
├── CMakeLists.txt        # 顶级 CMakeLists.txt
├── format.sh             # 格式化脚本
├── README.md             # 自述文件
├── doc                   # 开发指南目录
├── src                   # 源代码目录
│   ├── CMakeLists.txt    # 源代码目录的 CMakeLists.txt
│   ├── assistant         # ROS2 仿真及示例项目目录
│   ├── install           # 配置脚本目录
│   ├── module            # 模块目录
│   ├── pkg               # 部署目录
│   └── protocols         # 协议目录
└── test.sh               # 测试脚本

运行说明

启动准备

sudo apt update
sudo apt install -y build-essential cmake git libprotobuf-dev protobuf-compiler

git clone --recursive https://github.com/microsoft/onnxruntime

cd onnxruntime
./build.sh --config Release --build_shared_lib --parallel

cd build/Linux/Release/
sudo make install
  • 安装 ROS2 Humble 并配置环境变量。详细步骤请参考 ROS2 官方网站

  • 安装仿真环境所需的依赖项。

sudo apt install jstest-gtk libglfw3-dev libdart-external-lodepng-dev

从默认源下载 AimRT 的大量依赖项可能会非常缓慢甚至失败。因此,我们提供了基于 Gitee 源的环境变量 DOWNLOAD_FLAGS,位于 url_gitee.bashrc 中。只需在运行 build.sh 前先执行 source url_gitee.bashrc,并添加 Gitee 源的环境变量参数即可。

完成上述步骤后,在终端中执行以下命令:

source /opt/ros/humble/setup.bash
source url_gitee.bashrc

# 构建
./build.sh $DOWNLOAD_FLAGS

# 测试
./test.sh $DOWNLOAD_FLAGS

启动仿真

启动前,需要连接手柄接收器。

cd build/
./run_sim.sh

在真实机器人上启动

首先导出库路径,只需执行一次

# 以 root 权限打开 "/etc/ld.so.conf"
sudo vi /etc/ld.so.conf

# 将以下路径添加到 "/etc/ld.so.conf" 的末尾
/opt/ros/humble/lib
{YourProjectSource}/build/install/lib

# 刷新系统环境
sudo ldconfig

准备就绪后,即可启动。

cd build/
./run.sh

操纵杆控制

具体控制说明请参阅 操纵杆控制模块

许可协议

本项目提供的代码运行在 AimRT 框架之上。这是一份研究性代码,可能会频繁更新,无法适用于所有特定用途。源代码采用 MULAN 许可协议发布。

使用说明

如果您对该仓库有任何疑问或问题,请使用 Issues 功能。

请勿通过电子邮件联系我们,因为我们可能无法及时回复。如果您希望贡献代码,可以直接 fork 该仓库(或作为协作者创建分支),进行修改后向我们提交 pull request。

常见问题

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