人形机器人创新挑战赛 BIT-LINC队伍方案

单纯就比赛来说，提交submission即可，里面包括具体的vel cmd以及自己实现的controller（可以考虑用强化学习）。此外，tongverselite的实现被官方做了assets为主的加密，可以参考docs/dev-branch-copy来简单理解框架逻辑。

下载官方镜像并且构建容器,建议使用linux原生机器、或者尝试服务器，不要用windows上的docker服务来做(目前不支持vulkan)

git clone https://github.com/superboySB/BipedChallenge && cd ./BipedChallenge

docker build -t superboysb/bipedchallenge:20240314 .

bash docker-run-release.sh

如果出现转码问题，可以用dos2unix docker-run-release.sh转换编码,先尝试用虚拟机的思路来使用容器

docker exec -it bipedchallenge /bin/bash

尝试运行demo，task从1-6指定。

bash examples/launch_task.sh <task-id>

如果出现转码问题，可以用dos2unix examples/launch_task.sh转换编码。注意目前这个工程暂时不支持headless模式（大概率是学艺不精），亲测需要使用ubuntu+RTX的台式机（需要插屏幕）来运行代码,否则会有奇怪问题。如果有类似Failed to acquire IWindowing interface的错误可以设置export DISPLAY=:0

很显然solution不像example那样子卡随机种子，所以需要泛化性策略

bash submission/launch_task.sh <task-id>

比赛提交默认就是

zip -r BIT-LINC+人形机器人创新挑战赛.zip submission/

然后把压缩包发到报名系统的附件里好像就行了。

对于example文件来说，维护行为树(task 1-5)，可以压缩和解压文件，会导致原始文件被删除，比赛官方提供的标注为example

gzip -c task{id}_cmd.json > task{id}_cmd.json.gz   # 压缩

# gunzip task_{id}_cmd.json,gz # 解压(用于还原检查完整性)

这玩意不训练controller不行呀，还是需要训练，如果遇到nucleus的问题可能需要初步联网、并且插一个屏幕

bash xxx