MuJoCo 学习笔记

最新推荐文章于 2025-05-20 17:49:55 发布
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文章标签： 学习 笔记
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1. MuJoCo 简介

MuJoCo 是一个通用的物理引擎，旨在促进机器人、生物力学、图形与动画等领域的研究和开发(需要快速准确模拟铰接体与环境相互作用的场景)。MuJoCo 一词取自多关节接触动力学（Multi-Joint dynamics with Contact）。

  • 最早由 Roboti LLC 开发
  • 2021年10月被 DeepMind 收购，推出 Version 2.1.0
  • 2022年3月推出 Version 2.1.2，添加 Python 接口，并于2022年5月开源

用户手册：

Overview - MuJoCo Documentation

2. MuJoCo安装 

请参考笔者另外一篇博客：MuJoCo210 和 Mujoco-py 在 Ubuntu22.04 下的安装

3. 建模

MuJoCo 建模语言使用XML与MJB。XML包括原生的MJCF与受限的URDF格式。MJB文件通常是保存的模型。

有三种方式读取mjModel：

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coco_1998_2
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MuJoCo Playground 机器人强化学习入门教程（四）
2506_90492529的博客
03-26 1121
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。
DeepMind MuJoCo——生成动态场景中的物体运动视频，模拟物理现象和动作生成
m0_75253143的博客
09-04 1777
MuJoCo 是一个功能强大且高效的物理仿真引擎，广泛应用于机器人学、强化学习、计算机图形学等领域。其核心技术包括多关节动力学、接触力学、软约束与柔性建模、快速求解器和高效的碰撞检测与接触求解。通过与 Python 等工具的结合，MuJoCo 为研究人员和工程师提供了一个灵活且高效的平台，用于物理系统的仿真和分析。
MuJoCo 全流程实战教程：从零搭建一个仿真实验
Vint_LU的博客
05-14 3228
本教程基于MuJoCo提供的python接口，并结合一篇论文中的物体推动实验，让读者通过代码实操快速上手MuJoCo。
Mujoco基本情况介绍
逐日者
02-10 1万+
基本情况 Mujoco是一个跨平台的机器人建模软件。 官方的介绍是这样的： MuJoCo is a physics engine that aims to facilitate research and development in robotics, biomechanics, graphics and animation, and other areas where fast and accurate simulation is needed. 不同于webots的1G多的大小，Mujoco windo
Mujoco 学习系列（一）安装与部署
最新发布
nenchoumi3119的博客
05-20 2073
Mujoco编译与部署、使用URDF文件、转换dae文件
MUJOCO
Xiaozhou's Blog
07-11 2457
possible problem the default path is ~/.mujoco/, so make sure everything was put inside. put mjkey.txt in both ~/.mujoco/ and ~/.mujoco/mjpro150/bin you can test it with running ~/.mujoco/mjpro150/b...
Mujoco
02-12
超现实机器人套件 最新更新 [03/08/2020]添加了新的来调整相机的姿势 :camera: [02/08/2020]使用Franka Emika的臂添加了模型和环境 :panda_face: [12/10/2019]在我们的v0.3.0版本中迁移到MuJoCo 2.0（通过安装） :party_popper: 超现实机器人套件是由支持的可复制和模拟基准，用于可重复的机器人研究。 当前版本专注于机器人操纵的强化学习。 该库旨在与平滑地互操作。 强化学习一直是机器人技术中强大而通用的工具。 强化学习与深度神经网络（即深度强化学习（DRL））相结合，已在各种机器人控制问题中取得了令人兴奋的成功。 但是，DRL和机器人技术中可再现性和可复制性的挑战削弱了研究进展。 我们的目标是提供一组易于访问的基准测试任务，以促进公正，严格的评估并增进我们对新方法的理解。 该框架最初于2017年底由（SVL）的研究人员开发，作为机器人学习研究的内部工具。
MuJoCo 入门教程（一）
weixin_46300916的博客
04-02 8281
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-py：MuJoCo是一个物理引擎，用于进行带接触的详细，有效的刚体模拟。 mujoco-py允许使用Python 3中的MuJoCo
02-27
状态：维护（预计错误修复和次要更新） 穆乔皮 是一个物理引擎，可进行带触点的详细，有效的刚体模拟。 mujoco-py允许使用Python 3中的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及更高版本。 有关系统依赖关系的规范列表，请参阅 。 带有Python 3.6及更高版本的OSX。 以下平台已弃用且不受支持： Windows支持已被弃用，并已在删除。 一个已知的良好过去版本是 。 Python 2已弃用，并已在删除。 Python 2用户可以停留在。 最新版本是 ，可以通过pip install mujoco-py==0.5.7进行安装。 安装MuJoCo 如果您是学生，则可以在上获得30天的免费试用期，或者获得免费许可证。 许可证密钥将通过电子邮件发送，其中包含
mujoco仿真器学习笔记
xiaomu_347的博客
05-06 892
​  Mujoco表示Multi-Joint dynamics with contact，它是一个通用的物理引擎， 旨在促进机器人、生物力学、图形和动画、机器学习和其他需要快速准确地模拟与其环境相互作用的铰接结构的领域。 它最初由 Roboti LLC 开发，于 2021 年 2022 月被 DeepMind 收购并免费提供，并于2022 年 5 月开源。 MuJoCo代码库可在GitHub上的deepmind/mujoco存储库中找到。
Mujoco Simulate例子笔记
逐日者
02-22 2078
背景 这个例子官方给了代码，sample/simulate.cc,用到了uitools.h,uitools.h 编译出来的结果就是、bin/simulate 可以用来学习整个simulation的框架，以及UI信息的显示 后面有时间会回来注解代码，以及加入更多的UI 编译 makefile 注意，将mujoco的uitools.h,uitools.c复制到跟simulate.cc同一目录 #MAC #COMMON=-O2 -I../../include -L../../bin -mavx -pthrea
机器人强化学习入门学习笔记
xiaomu_347的博客
05-05 919
如果你追求高精度动力学仿真、用于强化学习或机器人研究，MuJoCo 是一个非常优秀的选择。如果需要快速实验、使用真实机器人模型，PyBullet 或 Gazebo可能更合适；如果你追求大规模并行训练，Isaac Gym 或 BraX会更高效。legged gym底层是​编辑isaacgym，基于gpu训练可以多环境并行训练，收敛到一个稳定行走的策略快。本视频MuJoCo基于cpu训练很慢。
Python-MuJoCo使用MuJoCo引擎开源一个用于机器人仿真的高性能Python库
08-11
MuJoCo 使用MuJoCo引擎开源一个用于机器人仿真的高性能Python库。mujoco-py能够从Python 3中使用MuJoCo。
人工智能训练物理模拟器 MuJoCo入门教程 常用函数介绍及测试用例
失业求捞！
03-03 2600
MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）即多关节接触动力学，是一款免费开源的物理引擎，旨在助力机器人、生物力学、图形动画等领域的研究与开发。它将速度、精度和建模能力独特融合，专为基于模型的优化，尤其是通过接触进行的优化而设计。广义坐标与现代接触动力学结合：融合机器人学、生物力学引擎在广义坐标上的高效递归算法，以及游戏引擎基于优化求解接触力的现代方法。接触动力学处理：通过凸优化问题求解接触力，支持软接触、多种约束，能统一处理摩擦接触、关节限制等情况。丰富的建模支持。
python 仿真库_MuJoCo 使用MuJoCo引擎开源一个用于机器人仿真的高性能Python库
weixin_39677538的博客
12-04 775
Status: Maintenance (expect bug fixes and minor updates)mujoco-py MuJoCo is a physics engine for detailed, efficient rigid body simulations with contacts. mujoco-py allows using MuJoCo from Python 3...
Mujoco 基本教程
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Mujoco 建模教程 + Mujoco_py构建环境
MuJoCo 入门教程（二）
weixin_46300916的博客
04-18 2843
本章介绍 MuJoCo 的数学和算法基础。对于熟悉广义或关节坐标建模和仿真的读者来说，整体框架是相当标准的。因此，我们将对这些材料进行简要总结。本章的大部分篇幅用于介绍我们如何处理接触和其他约束条件。这种方法是基于我们最近的研究，也是 MuJoCo 所独有的，因此我们花时间对其进行了详细的激励和解释。更多信息可参见下面的论文，尽管本章中的一些技术思想是新的，在其他地方还没有描述过。
ubuntu -- mujoco
weixin_45944248的博客
05-11 412
Ubuntu 命令 1. 配置安装软件工具apt sudo apt-get update 2. 配置系统时间跟windows同步 sudo apt install ntpdate sudo nptdate time.windows.com sudo hwclock --localtime --systohc 3. 安装git sudo apt install git git –version 4. 安装vim sudo apt install vim 5. 安装p
Windows下mujoco的安装
Ldzyt的博客
10-24 1525
Windows下mujoco的安装提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
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