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1. 工作流程先从 0.1 Hz 一直到 10 Hz 扫频，记录数据到 pt 文件。然后用 GPU 并行在仿真中加载机器人，随机给定摩擦、阻尼、惯量参数，迭代多轮找出合适的参数，让仿真和真机贴近。最后把辨识出的参数拿到训练中去训练。2. 说明文档https://deepwiki.com/iit-DLSLab/sim2real-robot-identification/1.2-system-architecture-and-pipeline?utm_source=chatgpt.comhttps://docs.tonylabs.com/robotics/pace3. Git 地址https://github.com/iit-DLSLab/sim2real-robot-identificationhttps://github.com/leggedrobotics/pace-sim2real4. 两个项目区别pace：IsaacLab 这一套主要偏：armaturefrictionviscous frictionencoder biasdelay 参数辩识pace思路
1. 工作流程先从 0.1 Hz 一直到 10 Hz 扫频，记录数据到 pt 文件。然后用 GPU 并行在仿真中加载机器人，随机给定摩擦、阻尼、惯量参数，迭代多轮找出合适的参数，让仿真和真机贴近。最后把辨识出的参数拿到训练中去训练。2. 说明文档https://deepwiki.com/iit-DLSLab/sim2real-robot-identification/1.2-system-architecture-and-pipeline?utm_source=chatgpt.comhttps://docs.tonylabs.com/robotics/pace3. Git 地址https://github.com/iit-DLSLab/sim2real-robot-identificationhttps://github.com/leggedrobotics/pace-sim2real4. 两个项目区别pace：IsaacLab 这一套主要偏：armaturefrictionviscous frictionencoder biasdelay