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。

import torch
import torch_npu
from sim.isaac_gym import IsaacGymEnv
from models.vision_encoder import ViTEncoder
from models.policy_net import TransformerPolicy
from train.ppo_trainer import PPOTrainer

device = torch.device("npu")

1. 创建仿真环境（Isaac Gym）

    task="PickPlace",
    num_envs=4096,      # 并行 4096 个环境（加速采集）
    headless=True,       # 不渲染 GUI（加速）
    device=device
)

2. 定义模型

视觉编码器：ViT-Base（处理 RGB 观测）

    img_size=224,
    patch_size=16,
    hidden_dim=768,
    num_heads=12,
    num_layers=12
).to(device).half()

策略网络：Transformer（处理时序观测）

    obs_dim=768,         # ViT 输出维度
    act_dim=8,            # 机器人动作维度（7 关节 + 1 夹爪）
    hidden_dim=512,
    num_heads=8,
    num_layers=4
).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

    env=env,
    policy_net=policy_net,
    value_net=value_net,
    vision_encoder=vision_encoder,
    device=device,
    lr=1e-4,
    gamma=0.99,
    gae_lambda=0.95,
    clip_ratio=0.2,
    train_iters=80,
    batch_size=4096 * 64  # 4096 环境 x 64 步
)

4. 训练循环

    # 采集轨迹
    trajectories = env.collect_trajectories(
        policy_net, vision_encoder,
        steps=64,       # 每个环境采 64 步
        deterministic=False
    )
    ```
    # PPO 更新
    metrics = trainer.train(trajectories)
    
    # 日志
    if epoch % 10 == 0:
        print(f"Epoch {epoch}, "
              f"Reward: {metrics['avg_reward']:.2f}, "
              f"Policy Loss: {metrics['policy_loss']:.4f}, "
              f"Value 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()
        }, f"checkpoints/epoch_{epoch}.pth")
`

训练 1000 个 epoch 大约需要 6 小时（8x Ascend 910，4096 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）。

import torch
import torch_npu
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image
from geometry_msgs.msg import JointState

class RobotPolicyNode(Node):
    def __init__(self, model_path, device_id=0):
        super().__init__("robot_policy_node")
        
        # 1. 加载策略网络
        self.device = torch.device(f"npu:{device_id}")
        checkpoint = torch.load(model_path, map_location=self.device)
        self.policy_net = TransformerPolicy(...).to(self.device).half()
        self.policy_net.load_state_dict(checkpoint["policy"])
        self.policy_net.eval()
        
        self.vision_encoder = ViTEncoder(...).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.sub = self.create_subscription(
            Image, "/camera/rgb/image_raw", self.on_image, 10)
        
        # 3. 发布关节指令话题
        self.pub = self.create_publisher(
            JointState, "/joint_commands", 10)
        
        # 4. 推理频率：30 Hz
        self.timer = self.create_timer(1.0/30, self.infer)
        
        # 缓存最新的观测
        self.latest_image = None
    
    def on_image(self, msg):
        # 把 ROS Image 转成 torch.Tensor
        import numpy as np
        img = np.frombuffer(msg.data, dtype=np.uint8)
        img = img.reshape(msg.height, msg.width, 3)
        self.latest_image = torch.from_numpy(img).to(self.device)
    
    def infer(self):
        if self.latest_image is None:
            return
        
        # 1. 视觉编码
        with torch.no_grad():
            img_input = self.latest_image.permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).half()
            img_feat = self.vision_encoder(img_input)  # (1, 768)
            
            # 2. 策略前向
            action, _ = self.policy_net(img_feat, deterministic=True)
            # action: (1, 8)
        
        # 3. 发布关节指令
        msg = JointState()
        msg.name = ["joint1", "joint2", "joint3",
                     "joint4", "joint5", "joint6", "joint7", "gripper"]
        msg.position = action[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 A2（8x Ascend 910），CANN 8.0。

任务	并行环境数	8xAscend 910 (FPS)	8xA100 (FPS)	加速比
PickPlace	4096	98,000	75,000	1.31x
Push	4096	105,000	80,000	1.31x
DoorOpening	2048	52,000	40,000	1.30x

FPS（Frames 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