一、项目概览

• 形式：纯线上，远程协作
• 周期：3 个月（滚动入营，通过审核后一周内开营）
• 人数上限：50 人
• 目标：系统学习 Isaac Lab 与 Motphys 仿真体系结构，掌握Sim2Sim 迁移技术路线，独立完成Isaac Lab 任务在 Motphys 仿真器中的迁移、复现与性能对齐。
• 费用：不收费、不发薪（提供实习证明与履历背书）
• 证明：按时保质完成任务者，颁发 Xbotics 社区实习证明（盖章或电子版）
• 报名邮箱：xbot_hc@163.com（或联系「xbotics小助手 / 林老师」）
• 官方公众号：仅此一个 「Xbotics具身智能实验室」

说明：
有条件的同学可使用 LeRobot 或其他机械臂设备，但非必须；提供完整的 Isaac Lab → Motphys 仿真迁移范例与脚本。

二、培养路径

第1月：机器人基础与强化学习入门（打地基）

学习主题

• 机器人学基础：坐标系、DH 参数、运动学/动力学入门
• 强化学习基础：MDP、Reward、Policy、Q-Learning、PPO
• 工具栈：Python、Gym、RLlib、Tensorboard
• 仿真平台：Isaac Lab + Motphys 基础环境安装与验证

周产出

• 每周 1 个基础任务 Demo（如倒立摆、CartPole、Reach）
• 环境安装与训练曲线截图（或 30–60 秒演示视频）
• 1 篇「学习避坑/总结」笔记（>800 字，含关键命令）

第2月：任务理解与环境重建（构建迁移基础）

学习主题

• Isaac Lab：环境结构、Task/Scene/Config 模块
• YAML 配置与 Python 脚本任务逻辑
• 物理参数与 Reward 函数解析
• 模型与动作空间导出：MJCF / USD / URDF 转换
• Motphys：仿真世界搭建、物理约束、可视化与接口调用
• 两仿真平台的物理差异与兼容性问题

月度交付

• 选定一个 Isaac Lab 任务（如 PickCube、Push、Lift）,完成任务结构拆解报告（含观测空间、Reward、物理属性）
• 在 Motphys 中搭建对应场景并复现基本物理效果
• 导出模型与配置文件映射表（Isaac Lab → Motphys）

第3月：Sim2Sim 实践与性能对齐（落地展示）

学习主题

• 策略导入与接口对齐（Policy、Observation、Action）
• Isaac Lab → Motphys 模型参数匹配与 Reward 复现
• 迁移脚本化：自动生成场景、接口与训练配
• 差异调试：接触模型、步长、控制频率的影响分析
• 性能评估：Reward 曲线、成功率、收敛步数
• 可视化与成果展示：Tensorboard、视频对比、报告撰写

月度交付

• 完成 1 个完整的 Sim2Sim 迁移 Demo（Isaac Lab → Motphys）
• 输出性能对齐报告（含 Reward 曲线与成功率表）
• 可运行代码仓库（README + 运行日志 + 对比分析）
• 2–5 分钟成果展示视频
• 一页纸技术总结（迁移步骤、挑战与优化方案）

三、周节奏与考核

时间投入

• 每周建议 8–12 小时（最低 6 小时）

固定节奏

• 周一：下发任务与答疑文档
• 周三：中期同步（15–20 分钟小组讨论）
• 周日 23:59：提交周报与运行证据

周报模板

退出与延期

• 连续两周未提交或低于时长要求 → 视为中断
• 可申请一次延期（2–4 周），需附补做计划

四、申请与录取

申请材料

• 简历（PDF）含教育背景、项目经历、GitHub 链接
• 动机信（≤300字）：说明学习目的与目标
• 可选：代码/视频/笔记链接

邮件格式

• 标题：【Xbotics强化学习实习申请】姓名-学校-方向（如RL/仿真）
• 收件：xbot_hc@163.com
• 正文：自我介绍（≤150字）+ 附件 + 期望开营周

录取机制

• 3 个工作日内邮件反馈（录取/待补充/未通过）
• 滚动开营，每周一统一入营

五、组织与协作

• 导师制：Xbotics社区志愿导师（研究员 / 工程师）
• 沟通工具：微信群 / 飞书 + GitHub（代码与版本管理）
• 资料库：提供 Isaac Lab / Motphys 教程与样例模板
• 代码规范：Git 分支流、PR 模板、日志规范、数据命名一致性

六、成果与证明

毕业要求

• 连续 12 周提交周报（允许 1 次缓交）
• 完成 3 阶段核心任务与复现文档
• 至少 1 次社区分享（技术或心得）

实习证明模板

七、行为与合规

• 学术诚信：严禁抄袭与数据造假
• 开源精神：默认 MIT/Apache-2.0 协议，署名清晰
• 数据安全：不上传有版权或隐私风险的数据
• 公开分享：鼓励发布学习记录并 @Xbotics具身智能实验室

八、工具与配置建议

• 系统：Ubuntu 22.04（推荐）或 Windows WSL2
• 硬件：8GB+ RAM（建议 16GB+），NVIDIA GPU ≥ 6GB VRAM
• 软件：Python 3.10/3.11、Conda、Docker（选）、Git、Tensorboard
• 仿真平台：Isaac Lab、Motphys（
• 可选硬件：LeRobot SO-101（自费）

九、常见问答（FAQ）

Q1：我没有强化学习基础，可以吗？
A：可以。第一阶段就是基础教学，并提供模板与例程。

Q2：电脑没有 GPU 怎么办？
A：可用 CPU 跑小规模任务或复现已有模型，不影响考核。

Q3：是否必须使用 Isaac Lab？
A：可选 Isaac Lab 或 Motphys，推荐掌握至少一套。

Q4：项目可以团队做吗？
A：鼓励 2–3 人小组协作提交联合成果。

Q5：实习期后能获得推荐信吗？
A：优秀学员可获导师或社区推荐信。

十、样例任务池（导师派发或自选）

• 倒立摆 / CartPole 强化学习
• Reach / Push / PickCube 环境训练

• PPO vs SAC vs TD3 性能对比
• 自定义 Reward 与训练曲线分析

• Isaac Lab：从 YAML 配置新任务
• Motphys：搭建多刚体场景并训练移动操作

• Hybrid IL + RL 复现
• 多智能体协作控制（如双臂搬运）