BrainCo Isaac Lab 仿真环境

概述

BrainCoTech/RevoLab 是基于 NVIDIA Isaac Lab 构建的官方扩展包，提供 BrainCo 灵巧手的机器人数字资产、强化学习任务环境、预训练模型和 Sim-to-Real 部署工具。项目不是独立的 Isaac Lab 分支，使用前需要先安装可正常运行的 Isaac Lab。

环境要求

• Python 3.10 或更高版本
• 已安装并可正常运行的 NVIDIA Isaac Lab

安装

克隆仓库后，在已激活的 Isaac Lab Python 环境中安装 BrainCo 扩展：

git clone https://github.com/BrainCoTech/RevoLab.git
cd RevoLab/source/BrainCo_DexHand
pip install -e .

验证任务扩展是否可以正常导入：

python -c "import BrainCo_DexHand"

内置任务

机器人	框架	Task ID	任务说明
Revo 3	Direct	BrainCo-Direct-Revo3-Repose-Cube-v0	手内魔方复位
Revo 3	Direct	BrainCo-Direct-Revo3-Reorient-Cylinder-v0	手内圆柱体转向
Revo 3	Dexsuite	BrainCo-Dexsuite-Revo3-Right-Lift-v0	右手抓取提升
Revo 3	HORA	BrainCo-Direct-Revo3-HoraRotate-Ball-v0	手内球体旋转
Revo 3	HORA	BrainCo-Direct-Revo3-HoraRotate-Cylinder-v0	手内圆柱体旋转
RevoTron	Dynamic Handover	BrainCo-Dynamic-Handover-Revo3-Cube-v0	双手动态抛接魔方

下载预训练模型

在仓库根目录运行脚本，即可将预训练模型下载至 checkpoints/：

./scripts/download-checkpoints.sh

训练与评估

Direct 和 Dexsuite 任务使用 RSL-RL。例如，训练并评估魔方复位任务：

python scripts/rsl_rl/train.py \
  --task BrainCo-Direct-Revo3-Repose-Cube-v0 \
  --num_envs 8192 \
  --headless

python scripts/rsl_rl/play.py \
  --task BrainCo-Direct-Revo3-Repose-Cube-v0 \
  --checkpoint checkpoints/BrainCo-Direct-Revo3-Repose-Cube-v0.pt \
  --num_envs 1

HORA 旋转任务使用独立的 PPO / ProprioAdapt 训练流程和模型格式；RevoTron 动态交接任务使用 RL-Games。对应的训练、评估和 ONNX 导出命令请参考 RevoLab 仓库 README。

Sim-to-real 部署

deploy/revo3 提供无需 ROS 的轻量部署包，可通过 Revo 3 Python SDK 在真实灵巧手上运行导出的 ONNX 策略。运行时会读取实际关节位置、构建策略观测、执行 ONNX 推理，并通过 MIT 指令闭环控制灵巧手。

cd deploy/revo3
pip install -e .
pip install -e ".[hardware]"

部署前请根据实际设备配置 policy.onnx、policy.yaml 和 config/revo3_right.yaml。完整的导出、Dry-run 和硬件运行方法请参阅 deploy/revo3/README.md。