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Robot I/O 模式

robot_io 控制 policy 怎么读取机器人低层状态、发送低层命令。它和下面两个选项是分开的：

  • inference_backend：控制 ONNX / TensorRT policy 推理后端。
  • motion_backend：控制参考动作来源。

用 sim_env/base_sim.py 跑 sim2sim 时，policy 保持 --robot-io zmq。上真机时，在下面三种方式里选一种。

快速选择​

模式进程什么时候用
--robot-io inline只跑 policy推荐的真机部署路径。policy 跑在有 unitree_interface 的机器上，少一跳 ZMQ bridge，延迟波动更小。
--robot-io zmq + scripts/real_bridge.pypolicy + Python DDS bridge需要原来的分进程 bridge，或者当前环境没有 unitree_interface 时用。bridge 基于 unitree_sdk2py。
--robot-io zmq + scripts/real_bridge_cpp.pypolicy + unitree_interface bridge想保留 ZMQ 分进程协议，但 bridge 侧使用 unitree_interface 机器人绑定时用。
提示

如果真机测试时关节剧烈抖动，或者高动态、高速度 motion 效果明显不好，优先怀疑 ZMQ I/O 延迟不稳定。建议先试 --robot-io inline，再考虑重新调 policy 或 PD 参数。

Inline​

inline 模式会在 BasePolicy 里直接创建 Unitree robot object。policy loop 直接调用 robot.read_low_state() 和 robot.write_low_command()，不需要启动 real bridge。

uv run sim2real/rl_policy/tracking.py \
  --robot-io inline \
  --policy-config checkpoints/lafan-aa/policy-ec592bb4_lafan_100style_student-5000.yaml

真机部署时如果关心延迟稳定性，优先用这个模式。只有机器人网卡不是默认 eth0 时，才额外加 --robot-interface <robot_network_interface>。

ZMQ + real_bridge.py​

这个模式把 policy 和 robot bridge 分成两个进程。bridge 使用 unitree_sdk2py， 把机器人状态发布成 ZMQ low_state，再把 ZMQ low_cmd 下发到机器人。

终端 1：

uv run scripts/real_bridge.py

终端 2：

uv run sim2real/rl_policy/tracking.py \
  --policy-config checkpoints/lafan-aa/policy-ec592bb4_lafan_100style_student-5000.yaml

只有机器人网卡不是默认 eth0 时，才在 bridge 命令里加 --interface <robot_network_interface>。

ZMQ + real_bridge_cpp.py​

这个模式和 real_bridge.py 使用同一套 ZMQ 协议，但 bridge 里用 unitree_interface 做机器人 I/O。

终端 1：

uv run scripts/real_bridge_cpp.py

终端 2：

uv run sim2real/rl_policy/tracking.py \
  --policy-config checkpoints/lafan-aa/policy-ec592bb4_lafan_100style_student-5000.yaml

只有机器人网卡不是默认 eth0 时，才在 bridge 命令里加 --interface <robot_network_interface>。

使用建议​

正常真机部署优先用 inline。如果需要进程隔离、想分开 debug policy 和 robot bridge， 或者正在用 base_sim.py 跑 sim2sim，就用 ZMQ bridge 模式。