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

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 在 Mujoco 环境中实现 PPO 算法，例如 Ant-v2、Humanoid-v2、Hopper-v2 和 HalfCheetah-v2
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    本项目在Mujoco物理仿真环境中实现了PPO算法，并应用于Ant-v2、Humanoid-v2、Hopper-v2和HalfCheetah-v2等模型，以优化其运动性能。 在MuJoCo环境下使用Python代码实现PPO算法，并应用于Ant-v2、Humanoid-v2、Hopper-v2、Halfcheetah-v2环境。运行方法为：`python main.py --env_name Hopper-v2`。 更多详情和使用指南，请下载后查阅README.md文件。
     
  • 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
     
  • 带火炬的深度强化学习：DQN、AC、ACER、A2C、A3C、PG、DDPG、TRPO、PPO、SAC、TD3及PyTorch...
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    本课程全面解析深度强化学习主流算法，包括DQN、AC等经典模型，并结合PyTorch实践讲解，适合进阶研究与应用开发。 状态：活动（在开发中，可能会发生重大更改） 该存储库将实现经典且最新的深度强化学习算法。其目的是为人们提供清晰的PyTorch代码以供他们学习深度强化学习算法，并在未来添加更多最先进的算法。 要求： - Python <= 3.6 - TensorFlow >= 0.10 - Torch >= 0.4 - TensorBoardX 安装步骤如下： 1. 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt` 2. 如果上述命令失败，请先单独安装gym和TensorFlow： ``` pip install gym pip install tensorflow==1.12 ``` 3. 安装PyTorch（请访问官方网站进行安装）。 4. 最后，安装tensorboardX：`pip install tensorboardX` 测试方法： ``` cd Char10\ TD3/python python TD3.py ```
     
  • 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。
     
  • MuJoCo环境变量错误：缺少环境变量路径
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    本文探讨了在使用MuJoCo物理模拟器时遇到的一个常见问题——由于缺少必要的环境变量路径而导致的运行错误。文章详细解释了如何正确设置这些环境变量，以确保软件能够顺利安装和执行。通过遵循提供的步骤，用户可以有效解决该技术难题，并成功启动其项目。 在使用Mujoco模拟环境时遇到“Missing path to your environment variable.”的错误提示通常是因为缺少了对Mujoco库路径的设置。这个问题一般出现在系统的`LD_LIBRARY_PATH`环境变量没有正确指向Mujoco安装目录的情况下。 为了解决这个问题，可以在Ubuntu 18.04系统中采取以下几种方法： 1. **编辑`.bashrc`文件**：在个人主目录下的`.bashrc`文件（通常位于homeyour_username）里添加如下内容： ``` export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:root.mujocomujoco200bin ``` 保存后，通过运行命令 `source ~/.bashrc` 来使更改生效。需要注意的是，在执行此操作时应避免使用sudo或root权限。 2. **尝试`.profile`文件**：如果编辑 `.bashrc` 文件的方法无效，则可以考虑在 `.profile` 文件中添加同样的环境变量设置，并重启终端来查看效果。 3. **非管理员模式运行程序**：尽量以普通用户身份而不是通过 `sudo` 或者 root 权限执行Mujoco相关的Python脚本，因为使用这些权限可能会导致系统使用不同的环境变量配置。 4. **重新安装`mujoco-py`库**：有时问题可能出在 `mujoco-py` 库的安装上。可以尝试先卸载再重新安装： ``` pip uninstall mujoco-py pip install mujoco-py ``` 5. **PyCharm中设置环境变量**：如果你使用的是 PyCharm，可以在运行配置中添加所需的环境变量。选择菜单栏的“Run” -> “Edit Configurations”，然后在“Environment Variables”部分输入： ``` Name: LD_LIBRARY_PATH Value: $LD_LIBRARY_PATH:root.mujocomujoco200bin ``` 6. **程序内动态设置环境变量**：可以在运行的Python代码中使用 `os` 模块来临时设置所需的环境变量，例如： ```python import os os.environ[LD_LIBRARY_PATH] = f{os.getenv(LD_LIBRARY_PATH)}:root.mujocomujoco200bin ``` 确保Mujoco的二进制文件已经正确安装，并且你有相应的许可证。同时确认系统满足了OpenGL和GLEW等依赖项的需求。 完成以上步骤后，应该可以成功运行Mujoco示例及自定义环境。如果问题依然存在，则可能需要进一步检查系统的配置细节或寻找特定于你的环境的解决方案。
     
  • 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 ```
     
  • PyTorch v0.4.0中实现的经典策略梯度(PG)算法（Python）
    优质
    本文章介绍了如何使用PyTorch 0.4.0框架来实现经典策略梯度算法，并提供了详细的Python代码示例，适合对强化学习感兴趣的读者研究与实践。 Policy Gradient algorithms include REINFORCE, Natural Policy Gradient (NPG), Trust Region Policy Optimization (TRPO), and Proximal Policy Optimization (PPO).
     
  • 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。
     
  • 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。