Unitree G1 仿人机器人协同搬箱：从仿真搭建到多机协同部署完整指南摘要本文针对 Unitree G1 人形机器人协同搬箱任务，提供一套从仿真环境搭建、强化学习训练、动作策略生成到多机协同控制的全链路技术方案。方案涵盖 Gazebo + ROS Noetic 基础仿真环境与 Isaac Gym + MuJoCo 高性能 RL 训练环境的双重配置、unitree_rl_gym 框架的配置与调参、PPO 算法的定制化训练流程、Sim-to-Real 迁移部署，以及基于分布式架构的双机器人协同搬箱控制框架。本文提供了完整的可复现代码、参数配置说明及常见问题解决方案。关键词：Unitree G1；人形机器人；协同搬箱；强化学习；Isaac Gym；多机协同；Sim-to-Real第 1 章 绪论1.1 课题背景与研究意义人形机器人因其类人形态和对人类环境的天然适应性，正成为具身智能领域的研究热点。Unitree G1 作为一款兼具性价比和强大性能的人形机器人平台，标准版提供 23 个自由度，EDU 版本最高可达 43 个自由度，装备 3D LiDAR 和深度摄像头，具备 360° 环境感知能力。其紧凑的设计（身高约 127 cm，体重约 35 kg）使其非常适合在实验室和受限空间中进行研究。双臂协同搬箱是一项典型的人形机器人操作任务，涉及运动规划、力位混合控制、多智能体协调等多个技术领域。G1 基于力位混合控制和 UnifoLM 统一大模型