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传感器配置

理解传感器及配置，包含传感器配置文件，传感器分类，传感器使用，传感器噪声模拟，接触检测和传感器在常量中的定义等

概述

Open Duck Mini V2 在 MJCF 模型中定义了丰富的传感器系统，用于在仿真中获取机器人的状态信息。这些传感器模拟了真实机器人上可用的传感器（如 IMU），并额外提供了一些仿真专用的"特权"观测。

传感器配置文件

传感器定义在 xmls/sensors.xml 中，通过 XML 的 include 机制合并到主模型：

<sensor>
    <!-- IMU 传感器 -->
    <gyro site="imu" name="gyro"/>
    <velocimeter site="imu" name="local_linvel"/>
    <accelerometer site="imu" name="accelerometer"/>
    <framezaxis objtype="site" objname="imu" name="upvector"/>
    <framexaxis objtype="site" objname="imu" name="forwardvector"/>
    <framelinvel objtype="site" objname="imu" name="global_linvel"/>
    <frameangvel objtype="site" objname="imu" name="global_angvel"/>
    <framepos objtype="site" objname="imu" name="position"/>
    <framequat objtype="site" objname="imu" name="orientation"/>
    
    <!-- 足部传感器 -->
    <framelinvel objtype="site" objname="right_foot" name="right_foot_global_linvel"/>
    <framelinvel objtype="site" objname="left_foot" name="left_foot_global_linvel"/>
    <framexaxis objtype="site" objname="left_foot" name="left_foot_upvector"/>
    <framexaxis objtype="site" objname="right_foot" name="right_foot_upvector"/>
    <framepos objtype="site" objname="left_foot" name="left_foot_pos"/>
    <framepos objtype="site" objname="right_foot" name="right_foot_pos"/>
</sensor>

传感器分类

IMU 传感器（躯干安装）

这些传感器模拟真实机器人上的 BNO055 惯性测量单元：

传感器名称	类型	IMU site	维度	说明
`gyro`	`gyro`	imu	3	角速度 (rad/s)
`local_linvel`	`velocimeter`	imu	3	局部线速度 (m/s)
`accelerometer`	`accelerometer`	imu	3	加速度 (m/s²)
`upvector`	`framexaxis`	imu	3	重力方向（躯干 Z 轴在世界帧的投影）
`forwardvector`	`framexaxis`	imu	3	前进方向
`global_linvel`	`framelinvel`	imu	3	世界帧线速度
`global_angvel`	`frameangvel`	imu	3	世界帧角速度
`position`	`framepos`	imu	3	IMU 位置
`orientation`	`framequat`	imu	4	IMU 姿态四元数

IMU 位置

IMU 位于躯干的前部：

<site name="imu" pos="-0.08 -0.0 0.05"/>

相对于躯干中心前移 8cm，这模拟了 BNO055 在 Open Duck Mini V2 上的实际安装位置。

足部传感器

每只脚上安装的传感器，用于步态分析和接触检测：

传感器名称	类型	位置	维度
`left_foot_global_linvel`	`framelinvel`	左足	3
`right_foot_global_linvel`	`framelinvel`	右足	3
`left_foot_upvector`	`framexaxis`	左足	3
`right_foot_upvector`	`framexaxis`	右足	3
`left_foot_pos`	`framepos`	左足	3
`right_foot_pos`	`framepos`	右足	3

足部 site 定义：

<site group="0" name="left_foot" pos="0.0005 -0.036225 0.01955"
      quat="0.707107 -0.707107 -0 1.72494e-18"/>
<site group="0" name="right_foot" pos="0.0005 -0.036225 0.01955"
      quat="0.707107 -0.707107 -0 1.26645e-25"/>

传感器使用（代码层面）

训练环境中的传感器访问

训练环境（base.py）通过 mjx_env.get_sensor_data() 函数访问传感器：

def get_gravity(self, data):
    return mjx_env.get_sensor_data(self.mj_model, data, constants.GRAVITY_SENSOR)

def get_global_linvel(self, data):
    return mjx_env.get_sensor_data(self.mj_model, data, constants.GLOBAL_LINVEL_SENSOR)

def get_global_angvel(self, data):
    return mjx_env.get_sensor_data(self.mj_model, data, constants.GLOBAL_ANGVEL_SENSOR)

def get_local_linvel(self, data):
    return mjx_env.get_sensor_data(self.mj_model, data, constants.LOCAL_LINVEL_SENSOR)

def get_accelerometer(self, data):
    return mjx_env.get_sensor_data(self.mj_model, data, constants.ACCELEROMETER_SENSOR)

def get_gyro(self, data):
    return mjx_env.get_sensor_data(self.mj_model, data, constants.GYRO_SENSOR)

def get_feet_pos(self, data):
    return jp.vstack([
        mjx_env.get_sensor_data(self.mj_model, data, sensor_name)
        for sensor_name in constants.FEET_POS_SENSOR
    ])

推理环境中的传感器访问

推理环境（mujoco_infer_base.py）通过传感器数据地址直接访问：

# 初始化时预计算传感器地址
self.gyro_id = mujoco.mj_name2id(model, mjOBJ_SENSOR, "gyro")
self.gyro_addr = model.sensor_adr[self.gyro_id]

self.accelerometer_id = mujoco.mj_name2id(model, mjOBJ_SENSOR, "accelerometer")
self.accelerometer_addr = model.sensor_adr[self.accelerometer_id]

# 运行时通过地址直接读取
def get_gyro(self, data):
    return data.sensordata[self.gyro_addr:self.gyro_addr + 3]

def get_accelerometer(self, data):
    return data.sensordata[self.accelerometer_addr:self.accelerometer_addr + 3]

传感器噪声模拟

训练过程中，传感器读数会添加模拟噪声以提高策略的鲁棒性：

传感器	噪声标准差	说明
陀螺仪	0.1 × 噪声等级	模拟 IMU 角速度噪声
加速度计	0.05 × 噪声等级	模拟 IMU 加速度噪声
重力向量	0.1 × 噪声等级	姿态估计噪声
关节角度	位置相关：髋 0.03, 膝 0.05, 踝 0.08	模拟编码器量化误差
关节速度	2.5 × 噪声等级	速度估计噪声

噪声实现方式：

noisy_gyro = gyro + (2 * uniform() - 1) * noise_level * gyro_scale

接触检测

接触检测不是通过 MJCF 传感器定义的，而是通过碰撞检测实现：

from mujoco_playground._src.collision import geoms_colliding

contact = jp.array([
    geoms_colliding(data, foot_geom_id, floor_geom_id)
    for foot_geom_id in self._feet_geom_id
])

接触几何体通过 constants.py 配置：

LEFT_FEET_GEOMS = ["left_foot_bottom_tpu"]
RIGHT_FEET_GEOMS = ["right_foot_bottom_tpu"]
FEET_GEOMS = LEFT_FEET_GEOMS + RIGHT_FEET_GEOMS

传感器在常量中的定义

constants.py 定义了传感器名称常量，便于引用：

GRAVITY_SENSOR = "upvector"
GLOBAL_LINVEL_SENSOR = "global_linvel"
GLOBAL_ANGVEL_SENSOR = "global_angvel"
LOCAL_LINVEL_SENSOR = "local_linvel"
ACCELEROMETER_SENSOR = "accelerometer"
GYRO_SENSOR = "gyro"
FEET_POS_SENSOR = ["left_foot_pos", "right_foot_pos"]