分享四足机器人Go2基于高程点感知的复现方法，通过设计奖励工程与课程机制，成功解决复杂地形跨越难题。该方法实现了上下楼梯及0.5米高台跨越，为足式机器人训练提供实用参考。
智能速览
核心方法采用高程点作为地形感知输入
通过奖励工程引导复杂地形跨越行为
课程机制由易到难逐步提升地形复杂度
Go2成功复现0.5米以下高台跨越
精华内容
复现工作的核心在于如何让机器人理解地形并做出反应，通过合理的观测输入与训练策略，能有效提升机器人在复杂环境下的适应能力。
感知信息融合
将高程点信息作为地形感知输入，置于观测队列末尾。
具体观测维度设定为45x6+187，其中高程数据采用10cm为单位，覆盖1.6米乘1米的范围。
这种基于高程点的输入方式，能够为机器人提供准确的地形轮廓感知，是后续决策的基础。
奖励工程设计
训练初期简化奖励项，仅保留核心奖励以完成楼梯、起伏等基础任务。
随后逐步增加足端碰撞惩罚、踏落边缘惩罚及悬空踩踏惩罚。
这种由简入繁的奖励机制，有效引导机器人学会在复杂地形中安全行走，避免无效动作。
课程与训练
采用从易到难的课程机制，避免直接训练0.5米以上高台导致失败，建议从简单离散地形开始。
总训练轮次控制在10000左右。
仿真环境基于Mujoco，通过手写提取地形最高点作为观测来源，并设置合理的摩擦系数以确保真实性。
复现成果
基于上述方法，四足机器人Go2在仿真环境下成功实现了上下楼梯、0.2米离散地形行走以及0.5米以下高台跨越。
结果表明，该感控一体方案能够显著提升足式机器人在非结构化地形中的运动能力和鲁棒性。
这项复现工作验证了基于高程点感知与奖励工程的有效性，为足式机器人复杂地形运动提供了可行路径。随着算法优化与硬件升级，机器人在现实环境中的适应能力将会有怎样的突破？
