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全球人形机器人挑战赛 2026（Global Humanoid Robot Challenge 2026）官方技术文档，基于 LeRobot 框架构建的人形机器人仿真平台，提供物理仿真、数据采集、模型训练到部署的完整工作流。
1. 项目概述
本文档面向 全球人形机器人挑战赛 2026 (GHRC 2026) 参赛者与研发团队，提供统一的基线实现：
- 基于 NVIDIA Isaac Sim 搭建高保真机器人仿真环境
- 通过键盘遥操作完成数据录制，输出标准化 LeRobotDataset V3.0 格式
- 基于模仿学习算法（ACT、Pi0 等）进行模型训练与微调
- 使用官方预训练权重快速复现与对比实验
2. 核心能力
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 仿真环境 | 基于 NVIDIA Isaac Sim 的高保真 Walker S2 机器人仿真，支持 20 维状态空间（14 臂关节 + 4 夹爪关节 + 2 夹持器控制指令） |
| 数据采集 | 支持键盘遥操作；输出LeRobotDataset V3.0 格式 |
| 模型训练 | 支持ACT、Pi0 等模仿学习算法 |
| 四目实时显示 | 支持 4 个 RGB 相机实时预览（head_left, head_right, wrist_left, wrist_right） |
3. 资源说明
本项目部分大文件托管于 Hugging Face，首次使用前 请先完成下载 ：
| 资源类别 | 本地目录 | 远程地址 |
|---|---|---|
| 🤖 仿真环境与机器人资产 | assets/（Git 子模块） | UBTECH-Robotics/challenge2026_assets |
| 📊 训练数据集 | datasets/ | UBTECH-Robotics/challenge2026_dataset |
3.1 配置信息
| 最低要求 | 推荐配置 | 理想配置 | |
|---|---|---|---|
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 / 24.04; Windows 10 / 11 | Ubuntu 22.04 / 24.04; Windows 10 / 11 | Ubuntu 22.04 / 24.04; Windows 10 / 11 |
| CPU | Intel Core i7 (7th Generation); AMD Ryzen 5 | Intel Core i7 (9th Generation); AMD Ryzen 7 | Intel Core i9, X-series or higher; AMD Ryzen 9, Threadripper or higher |
| 核心数 | 4 | 8 | 16 |
| RAM | 32GB | 64GB | 64GB |
| 存储空间 | 50GB SSD | 500GB SSD | 1TB NVMe SSD |
| GPU | GeForce RTX 4080 | GeForce RTX 5080 | RTX PRO 6000 Blackwell |
| VRAM | 16GB | 16GB | 48GB |
| 驱动 | Linux: 580.65.06; Windows: 580.88 | Linux: 580.65.06; Windows: 580.88 | Linux: 580.65.06; Windows: 580.88 |
建议配置更大容量的RAM和VRAM；特别是在需要训练模型的时候。另外如果安装的是595的驱动，可能后续导致docker容器内运行IssacSim闪退的问题，因此推荐安装580的驱动。
3.2 工具要求
| 工具 | 版本 | 备注 |
|---|---|---|
CUDA | 12.8 | 官方指南 |
Docker | latest | 官方指南 |
NVIDIA Container Toolkit | latest | 官方指南 |
Hugging Face | latest | pip install huggingface-hub;huggingface-cli --help #验证安装 |
Git | latest | sudo apt update;sudo apt install git -y; git --version # 验证版本 |
Miniconda | latest | 官方指南(可选) |