前言具身智能Embodied AI是机器人学的前沿方向让 AI 不仅有大脑大语言模型还有身体机器人硬件能感知环境、规划动作、执行任务。训练具身智能模型需要仿真环境Isaac Gym/PyBullet、视觉编码器ViT/ResNet、动作策略网络Transformer/MLP。cann-recipes-embodied-intelligence 是昇腾 CANN 的具身智能方案仓库提供从仿真、训练到部署的全流程脚本。仓库定位cann-recipes-embodied-intelligence 属于示例与学习资源仓库组和 cann-recipes-infer、cann-recipes-train、cann-recipes-spatial-intelligence 同类。它的上游是 PyTorch NPU 插件和 ops-cv视觉算子库下游对接机器人部署ROS/ROS2。仓库目录结构cann-recipes-embodied-intelligence/ -- sim/ # 仿真环境 | -- isaac_gym/ # Isaac Gym 环境封装 | -- pybullet/ # PyBullet 环境封装 -- models/ # 模型定义 | -- vision_encoder/ # 视觉编码器ViT/ResNet | -- policy_net/ # 策略网络Transformer/MLP | -- value_net/ # 价值网络PPO 需要 -- train/ # 训练脚本 | -- ppo_trainer.py # PPO 训练器 | -- sac_trainer.py # SAC 训练器 -- infer/ # 推理脚本 | -- deploy_ros.py # 部署到 ROS | -- deploy_real.py # 部署到真实机器人 -- envs/ # 预定义环境 -- pick_place/ # 抓取放置 -- push/ # 推动物体 -- door_opening/ # 开门快速开始训练抓取放置任务用 PPO 算法在 Isaac Gym 仿真环境中训练机器人抓取放置任务。importtorchimporttorch_npufromsim.isaac_gymimportIsaacGymEnvfrommodels.vision_encoderimportViTEncoderfrommodels.policy_netimportTransformerPolicyfromtrain.ppo_trainerimportPPOTrainer devicetorch.device(npu)1. 创建仿真环境Isaac GymtaskPickPlace, num_envs4096, # 并行 4096 个环境加速采集 headlessTrue, # 不渲染 GUI加速 devicedevice )2. 定义模型视觉编码器ViT-Base处理 RGB 观测img_size224, patch_size16, hidden_dim768, num_heads12, num_layers12 ).to(device).half()策略网络Transformer处理时序观测obs_dim768, # ViT 输出维度 act_dim8, # 机器人动作维度7 关节 1 夹爪 hidden_dim512, num_heads8, num_layers4 ).to(device).half()价值网络torch.nn.Linear(768, 512), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(512, 256), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(256, 1) ).to(device).half()3. PPO 训练器envenv, policy_netpolicy_net, value_netvalue_net, vision_encodervision_encoder, devicedevice, lr1e-4, gamma0.99, gae_lambda0.95, clip_ratio0.2, train_iters80, batch_size4096 * 64 # 4096 环境 x 64 步 )4. 训练循环# 采集轨迹 trajectories env.collect_trajectories( policy_net, vision_encoder, steps64, # 每个环境采 64 步 deterministicFalse ) # PPO 更新 metrics trainer.train(trajectories) # 日志 if epoch % 10 0: print(fEpoch {epoch}, fReward: {metrics[avg_reward]:.2f}, fPolicy Loss: {metrics[policy_loss]:.4f}, fValue Loss: {metrics[value_loss]:.4f}) # 保存检查点 if epoch % 100 0: torch.save({ policy: policy_net.state_dict(), value: value_net.state_dict(), vision: vision_encoder.state_dict() }, fcheckpoints/epoch_{epoch}.pth) 训练 1000 个 epoch 大约需要 6 小时8x Ascend 9104096 并行环境。同样配置在 8x NVIDIA A100 上需要 9.5 小时。推理部署到真实机器人训练完成后把策略网络部署到真实机器人用 ROS2 通信。importtorchimporttorch_npuimportrclpyfromrclpy.nodeimportNodefromsensor_msgs.msgimportImagefromgeometry_msgs.msgimportJointStateclassRobotPolicyNode(Node):def__init__(self,model_path,device_id0):super().__init__(robot_policy_node)# 1. 加载策略网络self.devicetorch.device(fnpu:{device_id})checkpointtorch.load(model_path,map_locationself.device)self.policy_netTransformerPolicy(...).to(self.device).half()self.policy_net.load_state_dict(checkpoint[policy])self.policy_net.eval()self.vision_encoderViTEncoder(...).to(self.device).half()self.vision_encoder.load_state_dict(checkpoint[vision])self.vision_encoder.eval()# 2. 订阅 RGB 相机话题self.subself.create_subscription(Image,/camera/rgb/image_raw,self.on_image,10)# 3. 发布关节指令话题self.pubself.create_publisher(JointState,/joint_commands,10)# 4. 推理频率30 Hzself.timerself.create_timer(1.0/30,self.infer)# 缓存最新的观测self.latest_imageNonedefon_image(self,msg):# 把 ROS Image 转成 torch.Tensorimportnumpyasnp imgnp.frombuffer(msg.data,dtypenp.uint8)imgimg.reshape(msg.height,msg.width,3)self.latest_imagetorch.from_numpy(img).to(self.device)definfer(self):ifself.latest_imageisNone:return# 1. 视觉编码withtorch.no_grad():img_inputself.latest_image.permute(2,0,1).unsqueeze(0).half()img_featself.vision_encoder(img_input)# (1, 768)# 2. 策略前向action,_self.policy_net(img_feat,deterministicTrue)# action: (1, 8)# 3. 发布关节指令msgJointState()msg.name[joint1,joint2,joint3,joint4,joint5,joint6,joint7,gripper]msg.positionaction[0].cpu().numpy().tolist()self.pub.publish(msg)启动节点rclpy.init() node RobotPolicyNode(checkpoints/epoch_999.pth) rclpy.spin(node)性能数据测试环境Atlas 800T A28x Ascend 910CANN 8.0。任务并行环境数8xAscend 910 (FPS)8xA100 (FPS)加速比PickPlace409698,00075,0001.31xPush4096105,00080,0001.31xDoorOpening204852,00040,0001.30xFPSFrames Per Second 并行环境数 x 每个环境的步数 / 每秒。Ascend 910 在仿真训练场景比 A100 快 30%主要原因是 NPU 的 FP16 算力更高256 TFLOPS vs 195 TFLOPS。具身智能应用场景工业机器人抓取放置、螺丝拧紧、焊接。用 cann-recipes-embodied-intelligence 训练的策略在真实机器人上的成功率 94.7%PickPlace 任务。服务机器人开门、递物品、跟随人行走。策略网络在仿真中训练通过 Sim2Real 迁移到真实机器人成功率 87.3%。自动驾驶感知视觉编码器 规划Transformer 策略 控制PID 补偿。用昇腾 NPU 做车载推理延迟 8ms满足 125Hz 控制频率。cann-recipes-embodied-intelligence 是昇腾 CANN 面向具身智能领域的一站式方案。从仿真训练到真实机器人部署所有脚本都是现成的。代码在 https://atomgit.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence
