MuJoCo-ITADN社区

MuJoCo

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MuJoCo（Multi-Joint Dynamics with Contact）是一款用于模拟多关节系统动力学的强大软件工具包，特别适用于机器人技术、生物力学及人工智能领域的研究与开发。超现实机器人套件的最新更新如下：[03/08/2020] 添加了新的功能来调整相机的姿态；[02/08/2020] 使用Franka Emika机械臂增加了模型与环境的支持；[12/10/2019] 在v0.3.0版本中切换到了MuJoCo 2.0。超现实机器人套件是一个支持复制和模拟的基准工具，旨在为可重复性的机器人研究提供便利。当前版本主要关注于通过强化学习进行机器人操纵的研究。该库设计用于与平滑地交互，并且强化学习一直是机器人技术领域中强大而通用的方法之一。当结合深度神经网络（即深度强化学习或DRL）时，在各种类型的机器人控制问题上取得了令人瞩目的成就。然而，由于挑战性在复制性和可重复性的方面，这削弱了研究的进步。我们的目标是提供一系列易于访问的基准任务来促进公正和严格的评估，并有助于我们更好地理解新的方法。该框架最早由SVL的研究人员于2017年底开发，作为机器人学习研究内部工具的一部分。

安装Mujoco、mujoco-py、gym和baseline的强化学习平台

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本简介提供了一个详细的教程，指导用户在计算平台上安装Mujoco物理模拟器、mujoco-py接口以及gym和baselines等常用库，为开展强化学习研究与应用打下坚实基础。 MuJoCo是一个物理模拟器，适用于机器人控制优化等领域研究。下载MuJoCo 2.0对应平台的安装包：创建目录并解压文件： ``` mkdir ~/.mujoco cp mujoco200_linux.zip ~/.mujoco cd ~/.mujoco unzip mujoco200_linux.zip ```

MuJoCo与mujoco-py：详解物理引擎及其Python接口

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本文详细介绍物理模拟引擎MuJoCo及其Python接口mujoco-py的功能和使用方法，为机器人学、计算机视觉等领域的研究者提供学习资料。状态：维护（预计错误修复和次要更新） MuJoCo是一个物理引擎，能够进行带有接触点的详细且高效的刚体模拟。mujoco-py允许在Python 3中使用MuJoCo。该库已更新为与2018年10月1日发布的MuJoCo版本2.0兼容。概要要求当前支持以下平台： - Linux和Python 3.6及以上版本。 - 带有Python 3.6及以上版本的OSX。以下是已经弃用且不再受支持的平台： - Windows支持已被弃用并已删除。 - Python 2已被弃用并已删除。使用Python 2的用户可以停留在一个较早的版本，最新可用版本可以通过pip install mujoco-py==0.5.7进行安装。安装MuJoCo 如果您是学生，则可以获得30天的免费试用期或者申请到免费许可证。许可密钥将通过电子邮件发送，并包含进一步的信息。

Mujoco-PG: Mujoco环境中Vanilla PG、TNPG、TRPO和PPO的PyTorch实现

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本项目提供了在MuJoCo物理仿真环境下的经典策略梯度算法（原生PG、TNPG、TRPO及PPO）的PyTorch版本，便于研究与学习。 pytorch-trpo 是一个使用 PyTorch 实现的库，包括香草策略梯度（Vanilla Policy Gradient）、截断自然策略梯度（Truncated Natural Policy Gradient）、信任区域策略优化（Trust Region Policy Optimization）以及近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization）。支持的环境有 Ant-v2、HalfCheetah-v2、Hopper-v2、Humanoid-v2、HumanoidStandup-v2、InvertedPendulum-v2、Reacher-v2、Swimmer-v2 和 Walker2d-v2。运行代码时，可以使用命令 `python train.py --algorithm 算法名称 --env 环境名称` 来指定使用的训练算法和环境。

mujoco-2.1.4-windows-x86_64（修改版）

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Mujoco-2.1.4-Windows-x86_64（修改版）是专为Windows 64位系统优化的物理模拟引擎Mujoco的版本，适用于机器人学、计算机视觉等领域的研究与开发。在官方发布的mujoco2.1.4版本中，bin文件夹缺少compile应用，并且sample文件夹下的Makefile存在错误。这些问题已得到修复，可以直接使用修复后的版本。具体修改内容及方法可以参考相关文档或文章中的描述。

Mujoco官网的文档说明

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MuJoCo是一款广泛应用在机器人学和计算机仿真领域的多功能软件包。本文档提供了关于如何使用其高效的动力学引擎及详细的用户指南。为了方便在离线状态下查阅Mujoco的文档，并且由于官方并未提供可下载版本的Mujoco说明书，我使用singfile和wkhtmltopdf工具将网站上的文档转换成PDF格式并添加了书签，以便于阅读参考。此举仅用于交流学习目的。

Mujoco中的机械臂控制

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本文探讨了在Mujoco物理模拟器中实现机械臂精确控制的方法和技术，涵盖运动规划、动力学建模及控制器设计等内容。一个简单的机械臂控制文件。该文件提供了基本的指令集来操作机械臂，适用于初学者学习使用。通过这个文档可以了解如何设置、启动以及执行一些基础动作命令，帮助用户快速上手并熟悉机械臂的操作流程。

Python-MuJoCo: 高性能机器人仿真库，基于MuJoCo引擎的开源实现

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Python-MuJoCo是一款高性能的机器人仿真库，它基于先进的MuJoCo物理引擎进行开发，并提供源代码级别的开放访问。该工具包专为研究和开发而设计，支持广泛的机器人模拟需求。 **Python-MuJoCo库详解** MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）是一个强大的物理模拟引擎，专门设计用于高效地模拟多关节机器人系统，包括复杂的接触力学。它以其精确性和速度而闻名，广泛应用于机器人研究、控制算法的开发以及强化学习等领域。Python-MuJoCo库是MuJoCo与Python的接口，使得Python程序员可以轻松利用MuJoCo的强大功能。 **Python-MuJoCo安装** 在使用Python-MuJoCo之前，首先需要安装MuJoCo的库和对应的许可证文件。通常涉及下载二进制文件并将其添加到环境路径中。对于Python-MuJoCo，可以通过`pip`进行安装，并确保系统已经安装了`numpy`和`glfw`等依赖库。 ```bash pip install mujoco-py ``` **使用MuJoCo-Py** 安装完成后，可以导入mujoco_py模块开始使用。这个库提供了多种类和函数，如MjModel用于加载模型、MjViewer用于可视化以及MjSim用于模拟。 ```python import mujoco_py as mjp # 加载模型 model = mjp.load_model_from_path(path_to_model.xml) # 创建模拟器 sim = mjp.MjSim(model) # 创建视图器 viewer = mjp.MjViewer(sim) # 开始模拟 while True: sim.step() viewer.render() ``` **MuJoCo的关键特性** 1. **高效的计算**：MuJoCo采用优化的C++实现，能够快速处理大量刚体和关节的动态模拟。 2. **精确的接触模型**：通过考虑摩擦、弹性等因素，MuJoCo能够准确模拟物体之间的碰撞。 3. **丰富的图形渲染**：内置OpenGL渲染器支持高质量的3D视觉效果，方便观察和调试仿真过程。 4. **XML模型描述**：使用XML文件定义机器人结构和物理属性，便于模型共享和修改。 5. **灵活的控制**：支持多种控制方式如力控、速度控、位置控等，适应不同的研究需求。 6. **强化学习兼容性**：由于其精确性和速度，MuJoCo成为许多强化学习算法的首选模拟环境。 **在机器学习中的应用** Python-MuJoCo被广泛用于训练智能体进行机器人控制任务。例如，在OpenAI Gym中提供了一系列基于MuJoCo的环境如`Hopper-v2`、`Walker2d-v2`等，这些环境用于深度强化学习中训练智能体执行行走和跳跃等动作。 **进一步学习资源** - MuJoCo官方文档：详细介绍MuJoCo的API及模型定义。 - 特定版本的 MuJoCo-Py 源代码包可能供开发者研究和定制。 - OpenAI Gym：包含基于MuJoCo的强化学习环境，是学习与实验的理想选择。 Python-MuJoCo为Python开发者提供了一个强大的工具来创建、模拟及优化复杂的机器人行为，并成为机器人学以及强化学习领域的重要资源。通过深入理解和实践，可以利用这个库解决实际的机器人控制问题并推动技术边界。

InverseRL-GAIL-VAIL在MuJoCo中的PyTorch实现

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本项目提供基于PyTorch的Inverse Reinforcement Learning (IRL) 方法GAIL和VAIL在MuJoCo环境下的实现。适合研究与学习模仿学习和逆向强化学习。 InverseRL-GAIL-VAIL-MuJoCo 火炬

在 Mujoco 中加载机器人模型

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本教程详细介绍如何在Mujoco物理模拟器中导入和配置各种机器人模型，涵盖文件准备、环境搭建及调试技巧。在Mujoco中加载机器人模型。

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