这个实验验证了什么
- 复用上游预训练步态，增加路点任务、反馈控制和报告；不把上游训练成果当作自研。
- 对 G1 / T800 进行路径、保持、取消、推扰与摔倒判定实验，输出 JSON / CSV 和图表。
- 手动控制释放按键或失去焦点后复位速度；任务停止后仍保持平衡控制。
PROJECT 04 · SIMULATION CASE STUDY
MuJoCo 人形机器人运动控制与任务验收
基于 Unitree G1 与 EngineAI T800 的上游预训练步态，研究路径任务、位置保持、手动控制、取消停车和扰动后的运行证据。
MuJoCoUnitree G1EngineAI T800Pretrained Policies
验证边界
- 任务层使用 MuJoCo 真值反馈位置，不是 SLAM、真实感知导航或避障。
- 仅覆盖开阔平地有限场景，未验证硬件、楼梯、跳跃、起身恢复或操作能力。
- 停止指令不等于电机断电；心跳机制不能保证主线程阻塞时的独立安全保护。
环境与复现入口
README 验证基线：Ubuntu 26.04 / WSLg、Python 3.12.13、MuJoCo 3.3.6、PyTorch 2.7.1 CPU；T800 另需 MNN 3.6.1。与 ROS / Gazebo 项目独立。
需要 git、uv 与兼容环境；setup.sh 安装项目依赖并获取上游资产。T800 需另运行 bash scripts/setup_t800.sh 和 bash scripts/doctor.sh --robot t800，再运行 bash run_demo.sh --robot t800 --mode manual。
git clone https://github.com/zephastra/robotics.git
cd robotics
git checkout 8f2fbe53f616c905262efc589711b65510b1bdbd
cd projects/04-humanoid-locomotion
bash scripts/setup.sh
bash scripts/doctor.sh
bash run_demo.sh --robot g1命令固定到本次核对的版本；完整前置条件和后续更新请查看仓库 README。
证据与源码
公开 README 与验证记录提供路径、位置保持、取消和扰动实验的条件、结果及限制。早期验证文档与后来更新的手动控制记录有不同日期，不将其合并成普遍可靠性指标。
核对版本: 8f2fbe53f616c905262efc589711b65510b1bdbd