IsaacLab关节顺序的问题

原创 已于 2025-11-01 19:26:11 修改 · 1.5k 阅读 · 14 ·
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#机器人 #机器学习 #自动化 #人工智能

于 2025-02-21 23:42:10 首次发布
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MuJoCo Playground 机器人强化学习入门教程（一）
2506_90492529的博客
03-01 4022
MuJoCo Playground 包含 DM 控制套件、机器人运动和机器人操作环境。env每个环境还与一个环境配置相关联，如果需要，可以覆盖该配置。env_cfg请注意，环境配置包含 sim_dt 和 ctrl_dt。ctrl_dt 决定每个 env.step 的时间间隔。因此，每个 env.step 的模拟步长为 ctrl_dt / sim_dt 倍。其他值得注意的参数还有 vision_config，我们将在基于视觉的笔记本中详细讨论！现在，我们将专注于特权观察。
MuJoCo Playground 机器人强化学习入门教程（四）
2506_90492529的博客
03-26 1767
import osimport jaxMadrona MJX 是 Mujoco 与 Madrona 合作开发的实验性设备上渲染后端。它实现了与 JAX 兼容的批量渲染器，可并行推出多个培训环境。渲染瓶颈在强化学习（Reinforcement Learning）中，一个代理使用一个策略来产生一个动作 x，以响应对模拟状态 x 的观察。环境通过奖励信号 x 对互动进行评估，然后过渡到呈现为 x 的下一个状态。这就形成了过渡 x，即强化学习训练管道的基本数据单元。
MuJoCo Playground 项目复现与问题记录
qq_54900679的博客
03-03 2324
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Mujoco 学习系列（番外一）MJX 部署与配置
nenchoumi3119的博客
05-28 1451
这篇笔记是 mujoco 系列的番外第一篇，主要介绍如何在电脑上配置 JAX 和 MJX（Muojco + JAX），之所以介绍这方面内容是因为在实际使用中发现模型推理可能只消耗 0.05s，但 mujoco 仿真环境模拟一步有时就需要消耗 15s，如果你的问题本身不大的话造成这种情况的原因通常是因为没有开启加速或者没有选对积分器导致的。
MuJoCo XLA (MJX) 强化学习人形机器人四足机器人入门教程（三）
2506_90492529的博客
03-26 2144
MJX 是用 JAX 编写的 MuJoCo 实现，可以在 GPU/TPU 上进行大批量训练。在本笔记本中，我们将演示如何使用 MJX 训练 RL 策略。在开始大量 RL 工作负载之前，我们先从一个简单的示例开始！xml = """"""接下来，我们使用 MJX 将 MuJoCo 模型和数据放到 GPU 设备上。下面，我们将打印来自 MuJoCo 和 MJX 的 qpos。
isaaclab进行mujoco,sim2sim遇到的问题总结(推荐总结--------)
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pvmsmfchcs的博客
12-09 83
1，在mojuco中，直接使用isaaclab训练出来的模型不成功，主要原因是观测值和action没有对其，
isaaclab怎么debug
08-13
确保策略输出的动作张量与机器人实际的关节顺序一致。如果顺序错乱，机器人可能会执行错误的动作。可以通过打印观测张量和动作张量的结构来确认它们的维度和顺序是否匹配 [^1]。 ### 3. 验证默认关节位置 检查...
Python API调用频繁失败？深入理解IsaacSim与IsaacLab模块化机制的4个关键点
# IsaacSim 与 IsaacLab 中 ...在 NVIDIA IsaacSim 和 IsaacLab 的实际开发中，这类问题几乎是每个工程师都会踩的“经典坑”。表面看是 API 失效，实则背后隐藏着一套复杂的系统架构和生命周期机制。 今天咱们就不走寻
isaaclab训练时报错：AttributeError: 'IsacclabtestEnvCfg' object has no attribute 'dof_names'
12-04
2. **初始化顺序错误**：在模拟环境完全创建前尝试访问属性[^1] 3. **框架更新问题**：Isaac Lab/Gym 版本升级后配置接口变更（检查[官方文档](https://developer.nvidia.com/isaac-gym)） > **关键提示**：在 ...
如何使用mujoco_playground 训练和部署人形机器人模型
cxyhjl的博客
03-11 2403
定义任务是训练过程的关键一步，涉及设置奖励函数、观察空间等。根据框架的设计，它提供了预定义的任务，例如运动（如步行、平衡）或操作（抓取、旋转）。用户可以根据需求调整这些参数。训练策略通常使用强化学习算法，mujoco_playground 利用 GPU 加速，训练时间可缩短至几分钟。官方示例（如运动和操作笔记本）可能包含默认的训练器，例如基于 PPO 或 SAC 的实现。创建环境实例。使用框架提供的训练函数，传入环境和超参数。监控训练性能，例如通过奖励图或视频评估策略。
mujoco-pg:Mujoco环境下Vanilla PG，TNPG，TRPO，PPO的PyTorch实现
05-09
pytorch-trpo PyTorch实施香草政策梯度，截断的自然政策梯度，信任区政策优化，近端政策优化 火车 算法：PG，NPG，TRPO，PPO env ：Ant-v2，HalfCheetah-v2，Hopper-v2，Humanoid-v2，HumanoidStandup-v2，InvertedPendulum-v2，Reacher-v2，Swimmer-v2，Walker2d-v2 python train.py --algorithm "algorithm name" --env "environment name" 参考 此代码是代码的修改版本
机器人学习仿真框架
qq_43527718的博客
10-22 2735
机器人学习仿真框架一般包含（自底向上）：
mujoco playground
bing_feilong的博客
07-24 1175
介绍机器人的模拟环境：MuJoCo
MuJoCo Playground 使用教程
gitblog_01136的博客
04-08 1358
MuJoCo Playground 是由 Google DeepMind 开发的一个开源库，旨在为机器人学习研究提供一套全面的 GPU 加速环境，并支持模拟到实际的转移（sim-to-real transfer）。它基于 MuJoCo MJX 构建，包含了多种经典控制环境、四足和两足运动环境、非抓握和灵巧操作环境，并且支持通过 Madrona-MJX 提供的视觉支持。 ## 2. 项目快速启动 ...
论文笔记（十七）：Brax — A Differentiable Physics Engine for Large Scale Rigid Body Simulation
xzs1210652636的博客
11-24 1943
Object Detection and Spatial Location Method for Monocular Camera Based on 3D Virtual Geographical Scene文章概括摘要1 捐款摘要2 动机3 使用Brax：核心物理学循环4 使用Brax：创建和评估环境4.1 系统规格4.2 类似健身房的环境4.2.1 MuJoCo Gym-Likes4.2.2 抓取4.2.3 获取5 使用Brax：解决运动和操作问题5.1 与Brax捆绑的学习算法5.1.1 近似的政策
探索 Brax：Google 的物理模拟框架，为 AI 引擎加速
gitblog_00026的博客
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探索 Brax：Google 的物理模拟框架，为 AI 引擎加速 brax 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/brax 是 Google 开源的一个高性能、易于...
mujoco学习记录-3
qq_53044655的博客
12-12 2109
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机器人控制与仿真应用
04-02 1万+
在 MuJoCo 仿真中输入自定义数字有三种方法。首先，可在 XML 中定义全局数字字段。它们有一个名称和一个实数值数组。其次，可以通过特定元素的自定义数组来扩展某些模型元素的定义。具体方法是在 XML 元素大小中设置 nuser_XXX 属性。第三，数组 mjData.userdata 不用于任何 MuJoCo 计算。用户可以在这里存储自定义计算的结果；请记住，所有随时间变化的内容都应存储在 mjData 中，而不是 mjModel 中。自定义文本字段可以保存在模型中。
MuJoCo Playground 人形机器人强化学习入门教程（一）
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我们按照文献[50, 25]中的方法实现了操纵杆运动任务，其中指令由三个值指定，分别表示所需的前进速度、横向速度和机器人根部身体的转动速度。此外，我们还为倒立和脚立式任务设计了策略，在这些任务中，机器人分别用前肢或后肢保持平衡，同时最大限度地减小致动器扭矩。在跌倒恢复方面，我们遵循了文献[30, 58]，使机器人能够从任意的跌倒姿态恢复到稳定的 “原点 ”姿态。我们执行的操纵杆运动任务与四足动物环境中的相同。
isaaclab
03-08
### IsaacLab 平台介绍 Isaac Lab 建立在 Isaac Sim 之上，提供了一个统一、模块化的开源机器人学习框架，旨在简化多种常见的机器人工作流，如强化学习、模仿学习和运动规划等工作流程[^2]。 ### 官方网站 官方提供了详细的文档和支持页面来帮助用户了解并使用该平台： - **官方网站**: [Isaac Sim](https://isaac-sim.github.io/) - **Isaac Lab 文档**: [Isaac Lab Documentation](https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/source/index.html) ### 下载指南 为了顺利下载和安装 Isaac Lab 及其依赖项，请访问官网获取最新版本的安装包。通常情况下，建议从 GitHub 发布页下载源码或预编译二进制文件，并按照给定说明完成环境搭建。确保已正确设置 Nucleus Server 来避免资源加载失败等问题[^4]。 ### 使用教程 对于初学者而言，在尝试运行任何示例之前，应该先熟悉如何导入新资产（例如 USD 文件），因为这是许多应用的基础操作之一。具体步骤可以参阅官方提供的《Import New Asset》章节中的指导[^3]。 此外，针对想要深入了解 Isaac Lab 功能特性的开发者们，推荐参考 Mayank Mittal 等人在论文 *Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments* 中描述的内容，这篇研究介绍了 Orbit 框架的设计理念及其与 Isaac Lab 的集成方式[^1]。 ```python import omni.isaac.orbit as orbit_envs env = orbit_envs.make("MyCustomEnv-v0", render=True) obs = env.reset() for _ in range(1000): action = env.action_space.sample() # 随机动作作为例子 obs, reward, done, info = env.step(action) if done: break ```
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