在前几篇文章中，我们依次讲解了如何创建一个地形、如何将地形添加到训练环境中，并在上一期深入分析了复杂地形之一——台阶地形的创建方式与训练意义。本文将继续聚焦复杂地形训练中另一类代表性地形——斜坡（Slope）与金字塔斜坡（Pyramid Sloped Terrain），结合实际代码，详细解析其构建方式与背后的机器人训练逻辑。

为什么训练斜坡地形？

在机器人行走能力的训练体系中，除了台阶，斜坡地形同样是不可或缺的基本训练场景。与台阶这种离散高度变化的结构不同，斜坡呈现出的是连续的高度倾斜面，这就要求机器人在前进过程中必须持续调整自身平衡与步态协调，而不是仅仅对付几级台阶的跳跃或抬腿。

从强化学习的角度来看，斜坡训练的最大价值在于其对机器人感知与运动控制系统的全局调动能力的挑战。它能有效提高机器人在实际环境中对复杂地形的适应能力——无论是上坡、下坡、转弯或非平整路面，都离不开斜坡地形所锻炼出的综合运动能力与抗干扰能力。

可以说，一个能够在斜坡上稳定行走的机器人，将在面对真实世界中各种坡度变化的路况时表现出更强的泛化能力与鲁棒性。

基础台阶地形（Stairs Terrain）

在 Isaac Gym 提供的 terrain_utils.py 脚本中，我们可以找到一个函数 big_slope() 用于构建斜坡地形。其核心代码如下：

def big_slope(terrain, slope=1):x = np.arange(0, terrain.width)y = np.arange(0, terrain.length)xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)xx = xx.reshape(terrain.width, 1)max_height = int(slope * (terrain.horizontal_scale / terrain.vertical_scale) * terrain.width / 10)terrain.height_field_raw[:, np.arange(terrain.length)] += (max_height * xx / terrain.width).astype(terrain.height_field_raw.dtype)return terrain

表面上看起来这段代码比台阶地形的构造要复杂，但其实逻辑非常清晰。这里使用的是 NumPy 的稀疏矩阵（sparse meshgrid）来代替之前通过 for 循环实现的高度递增逻辑，这样计算效率更高、结构也更清晰。我们根据横向位置 xx 来生成一个从0逐渐增大的坡度值，并将其赋值给地形数据 height_field_raw，从而形成一个横向连续的斜坡。

需要特别说明的是，big_slope() 所构建的斜坡尺寸远远超出了正常单元地形的限制，它更多用于演示地形构建的方式，而不建议直接作为训练环境使用。这种超尺度地形在拼接其他单元地形时往往会造成严重的不连续性，影响训练效果，甚至导致机器人频繁跌倒。

金字塔斜坡地形：更合理的训练选择

同样的，在训练地形中直接使用斜坡地形也是不可取的，会出现地形不连续的情况导致机器人在训练中容易摔倒。为了解决普通斜坡在多地形拼接时带来的突变问题，我们更推荐使用金字塔斜坡地形。它是一种带有中心平台的、四面坡度一致的“坡锥体”，相比台阶地形更加平滑、相比单一斜坡又避免了边界突变问题，是强化学习中常见的一种地形设计方案。多个金字塔斜坡地形接壤如下图所示：

结构特点：

· 中心带有一个平坦的平台，可以缓冲上下坡之间的高度落差；

· 四面斜坡对称分布，适合多方向拼接；

· 训练更稳定，可显著减少因高度突变导致的失败训练样本。

其对应的地形构建函数为 pyramid_sloped_terrain()，代码如下：

def pyramid_sloped_terrain(terrain, slope=1, platform_size=1.):"""Generate a sloped terrainParameters:terrain (terrain): the terrainslope (int): positive or negative slopeplatform_size (float): size of the flat platform at the center of the terrain [meters]Returns:terrain (SubTerrain): update terrain"""x = np.arange(0, terrain.width)y = np.arange(0, terrain.length)center_x = int(terrain.width / 2)center_y = int(terrain.length / 2)xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)xx = (center_x - np.abs(center_x-xx)) / center_xyy = (center_y - np.abs(center_y-yy)) / center_yxx = xx.reshape(terrain.width, 1)yy = yy.reshape(1, terrain.length)max_height = int(slope * (terrain.horizontal_scale / terrain.vertical_scale) * (terrain.width / 2))terrain.height_field_raw += (max_height * xx * yy).astype(terrain.height_field_raw.dtype)platform_size = int(platform_size / terrain.horizontal_scale / 2)x1 = terrain.width // 2 - platform_sizex2 = terrain.width // 2 + platform_sizey1 = terrain.length // 2 - platform_sizey2 = terrain.length // 2 + platform_sizemin_h = min(terrain.height_field_raw[x1, y1], 0)max_h = max(terrain.height_field_raw[x1, y1], 0)terrain.height_field_raw = np.clip(terrain.height_field_raw, min_h, max_h)return terrain

代码解析：

金字塔形斜坡的代码看起来非常复杂，但是有了之前的经验理解起来应该不会特别费劲，让我们逐行分析一下：

- 前半部分的逻辑是构造一个四向对称的坡面。我们通过 meshgrid 生成稀疏坐标矩阵，再将其归一化到 [0, 1] 区间。乘以最大高度后，就得到了一个圆锥状的坡度高度图。

- 接下来的几行代码则通过 clip 操作，将中心区域的高度限制为一个平台区域。这样可以防止顶部形成尖锥，于是就形成了一个四面坡、顶部平坦的金字塔型斜坡地形。

即便是多个训练地形拼接，这种结构也能保持坡度过渡的平滑与连续，更适合机器人用于适应性与稳定性的强化训练。