# IsaacLab 官方 Demo 代码

> ⚠️ 本目录提供**可运行的官方 Demo**，不仅可以作为只读参考，更可以直接用来运行和验证，加深对 IsaacLab 各种机制的理解。
> 所有的环境配置均直接复用了 `/home/tangger/IsaacLab/source/isaaclab_tasks` 里的模块。我们给这些任务加上了 `Mindbot-Demo-` 前缀重新注册，以便直接在此运行。

## 目录说明

### `franka_stack/` — Franka 机械臂 Stack 任务 (IK-Rel)
- **注册名称**: `Mindbot-Demo-Stack-Cube-Franka-IK-Rel-v0`
- **参考价值**:
  - 完整的 ManagerBased IL/RL env cfg 结构（scene / actions / observations / events / rewards / terminations）
  - `events/` 里的 `reset_scene_to_default` + `reset_robot_joints` 写法 → **R 键重置参考**
  - 这是所有机械臂操作任务（比如你正在写的 open_drybox）的最佳对标参考。
- **如何运行它**:
  ```bash
  python scripts/environments/teleoperation/teleop_se3_agent.py \
      --task Mindbot-Demo-Stack-Cube-Franka-IK-Rel-v0 \
      --num_envs 1 --teleop_device keyboard
  ```

### `h1_locomotion/` — 宇树 H1 人形机器人运动控制
- **注册名称**: 
  - `Mindbot-Demo-Velocity-Flat-H1-v0`
  - `Mindbot-Demo-Velocity-Rough-H1-v0`
- **参考价值**:
  - 人形双足机器人（或移动底盘）的关节配置、观测空间设计
  - 运动控制的 rewards / curriculum / terminations 完整示例
- **如何运行它**:
  ```bash
  # 跑一个随机策略看样子
  python scripts/environments/random_agent.py \
      --task Mindbot-Demo-Velocity-Flat-H1-v0 \
      --num_envs 8

  # 或者测试基于 RL 的训练 (如果有装 rsl_rl)
  python scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py \
      --task Mindbot-Demo-Velocity-Flat-H1-v0 \
      --num_envs 4096 --headless
  ```

## 对 AI 辅助的意义

当你进行新任务的开发时，AI 会将这些 Demo 当作**强有力的本地示例和知识库**，提供准确、符合 IsaacLab 最优实践的代码修改意见，避免凭空猜设 API。
