大致流程可能是这样的，

1. 建立环境模型: 建立一个双足机器人的动力学模型，模拟其在不同腿部姿态和脚步长度下的运动。
2. 选择策略模型: 使用深度神经网络来模拟机器人的策略，即决定机器人在每一步应该采取哪种腿部姿态和脚步长度。
3. 设计奖励函数: 设计一个奖励函数来评估机器人的行走效果，如平衡、步态稳定性、步长等。
4. 训练: 使用强化学习算法如 Q-learning, SARSA, DDPG或PPO 训练策略模型，使其学会最优策略。
5. 验证和测试: 在真实机器人上验证和测试训练的策略模型，评估其在真实环境中的行走效果。

可能对你有帮助的开源资料：

OpenAI's baselines: https://github.com/openai/baselines
rllab: https://github.com/rllab/rllab
TensorFlow's RL: https://github.com/tensorflow/agents
Pybullet: https://github.com/bulletphysics/bullet3
MuJoCo: http://www.mujoco.org/

可以先看一下baselines示例代码

MujoCo 是个物理模拟引擎，可用于机器人控制环境模拟，

• MuJoCo教程：https://www.mujoco.org/tutorial/
• MuJoCo论坛：https://www.roboti.us/forum/

在模拟环境中训练出的智能体，如何迁移到实际机器人上？

这里面涉及到将训练的结果跟硬件关联起来，怎么能跟硬件关联起来，然后硬件还要做得好？

整个机器人的控制，通信之间关系等

sepilqi 用MujoCo建立一个双足机器人的动力学模型？在真实机器人上验证和测试训练的策略模型这个有很多问题，不知具体如何验证？