# walk-these-ways

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/improbable-ai-walk-these-ways
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2024-06-16 | 技术层级：L3, L5, L7

## 核心摘要

Improbable-AI 在 GitHub 开源的框架，主要语言 Python。 Sim-to-real RL training and deployment tools for the Unitree Go1 robot.

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L3", "L5", "L7"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/Improbable-AI/walk-these-ways"}] |
| `updated` | 2024-06-16 |
| `repo` | https://github.com/Improbable-AI/walk-these-ways |
| `language` | ["python"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支（适配PyTorch 2.x、ROS 2 Humble版本）", "tested_env": "Ubuntu 22.04 LTS + ROS 2 Humble / Python 3.10+ / PyTorch 2.x / CUDA 11.8~12.x", "notes": "按照官方README安装依赖后，通过train.py启动仿真训练，deploy.py可导出策略直接部署到宇树Go1机器人上使用"}] |
| `incompatible_envs` | ["不支持Windows原生运行，仅能通过WSL2使用且真机部署功能受限", "Ubuntu 20.04及以下版本默认Python版本过低，依赖安装易出现冲突"] |
| `repo_stats` | {"stars": 1463, "forks": 222, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | framework |
| `overview_sources` | ["https://github.com/Improbable-AI/walk-these-ways"] |

## 技术详解与生态说明

walk-these-ways是Improbable-AI开源的四足机器人仿真到真实迁移强化学习框架，采用Python作为主要开发语言，核心提供强化学习训练、仿真环境适配、真机部署工具三类核心功能模块，专门针对四足机器人的运动控制算法从仿真到落地的全流程需求设计。

该框架适配宇树Go1四足机器人，覆盖L3运动控制、L5算法训练、L7部署全技术栈层级，支持开发者基于框架内置的Sim-to-Real优化能力快速完成四足行走策略训练，可直接导出适配Go1硬件的可执行模型完成真机部署，无需额外做底层硬件适配开发。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub Improbable-AI/walk-these-ways](https://github.com/Improbable-AI/walk-these-ways)