MuJoCo 学习笔记

最新推荐文章于 2025-11-01 17:20:15 发布
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#学习 #笔记

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：

(text editor) → MJCF/URDF file → (MuJo
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coco_1998_2
关注
【MuJoCo】第9章 从交互中学习
u012133341的博客
10-04 64
BC：快速有效，代码简单，但容易出现（分布漂移）。GAIL：结合对抗训练，能生成更鲁棒的策略。IRL：恢复奖励函数，具备泛化能力，但训练更复杂。在多智能体与人机协作BC常用于快速初始化机器人策略（例如模仿人类操控）。GAIL/IRL更适合需要泛化的任务，如机器人在不同障碍环境中模仿人类的避障风格。
MuJoCo Playground 机器人强化学习入门教程（四）
2506_90492529的博客
03-26 1725
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。
使用mujoco加载模型和控制、以及训练（一）
最新发布
hooksten的博客
11-01 610
本文介绍了在Windows系统下搭建MuJoCo强化学习训练环境的过程。首先下载并安装最新版MuJoCo，配置相关环境变量。接着安装CUDA 11.8和对应版本的cuDNN，完成GPU加速配置。然后通过conda创建虚拟环境，安装PyTorch GPU版本和stable_baselines3等必要依赖。最后启动训练脚本进行模型训练，训练完成后可进行模型测试。整个过程涵盖了从环境配置到模型训练的主要步骤，为基于MuJoCo的强化学习项目提供了完整的Windows环境搭建指导。
强化学习：MuJoCo机器人强化学习仿真入门（1）
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01-22 2万+
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mujoco环境安装问题
qq_42256930的博客
04-17 2227
mujoco是物理引擎，要装到ubuntu系统中，一般有两个版本，一个是mujoco 200另外一个是mujoco 210mujoco_py是这个物理引擎的api接口．。
MuJoCo及mujoco_py安装（以及troubleshooting）
mmc2015的专栏
10-05 2964
MuJoCo及mujoco_py安装（以及troubleshooting）
MUJOCO
Xiaozhou's Blog
07-11 2619
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仿真器学习笔记
xiaomu_347的博客
05-06 1186
​  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视频学习笔记 1 20240701
MakeYouClimax的博客
07-01 2810
视频来自youtubemujoco中默认是度 但是你也可以通过相应的标签改成弧度 在MuJoCo中， 是一个属性，用于描述物体的对角惯性张量。具体来说：对角惯性张量（Diagonal Inertia Tensor）：对角惯性张量是一个3x3的对角矩阵，表示了物体绕它的主轴旋转时的惯性特性。这个矩阵通常由三个主对角元素组成：( [I_{xx}, I_{yy}, I_{zz}] )，其中 ( I_{xx}, I_{yy}, I_{zz} ) 是关于物体质心的惯性矩。MuJoCo 中的 属性：在MuJoCo的物
机器人强化学习入门学习笔记(二)
xiaomu_347的博客
05-05 1573
简单易实现（比 TRPO 简洁）稳定性强可用于高维动作空间（如机械臂、二足机器人）官方 MuJoCo 强化学习基准最常用的算法之一超强的样本效率（off-policy）探索能力强（鼓励策略输出分布）适合高维、复杂任务，MuJoCo 控制任务中表现优异无需精细调参，鲁棒性强比 DDPG 更稳定可靠动作输出确定性高，适合精准控制任务样本效率较好（off-policy）适用于机械臂、小车控制等任务。
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-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
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。
MuJoCo 入门教程（一）
机器人控制与仿真应用
04-02 9739
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（MuJoCo，全称Multi - Joint dynamics with Contact）一种高性能的物理引擎
qq_39777550的博客
08-02 1089
Mujoco是一款高性能多体动力学物理引擎，基于牛顿-欧拉方程精确模拟刚体运动与碰撞。它支持XML模型定义、多种传感器仿真和控制器接口，具备高效碰撞检测与数值积分功能，广泛应用于机器人仿真、运动学研究和AI强化学习训练。虽然仅支持刚体动力学且学习曲线较陡，但其高效性、精确性和灵活性使其成为科研与工程领域的重要仿真工具。通过Python接口可快速实现模型加载与实时仿真，为虚拟环境测试提供可靠支持。
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
12-04 830
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...
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 2021
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 基本教程
upr_rom的博客
12-22 1万+
Mujoco 建模教程 + Mujoco_py构建环境
mujoco playground的使用
07-23
<think>我们正在处理关于Mujoco Playground使用指南的查询。根据提供的引用内容，我们已经掌握了关于Mujoco Playground的基本信息，包括它的功能、安装配置和开发者指南等。现在需要组织一个清晰的使用指南结构。 首先，Mujoco Playground是一个用于机器人学习研究的开源平台，它基于MuJoCo物理引擎构建，提供了一系列训练环境。用户可以通过安装和配置环境来快速开始训练自己的模型。 关键点包括： - 安装指南：引用[2]提供了详细的安装步骤 - 环境配置：引用[3]提到了开发者指南 - 示例训练：引用[4]展示了如何运行预训练模型 根据用户的问题，我们需要提供关于如何使用Mujoco Playground的完整指南。结构应该包括： 1. 概述：介绍Mujoco Playground是什么 2. 安装配置：如何安装和配置 3. 基本使用：如何创建环境、训练模型 4. 进阶使用：高级功能如自定义环境、参数调整 在生成回答时，需要确保： - 所有数学表达式都使用$...$格式 - 独立公式使用$$...$$格式 - 正确使用LaTeX语法 - 回答使用中文 - 生成相关问题 引用标识： - 关于安装指南的信息来自引用[2] - 开发者指南信息来自引用[3] - 示例训练部分来自引用[4] 现在，我们开始组织回答：</think>MuJoCo Playground 是一个用于机器人学习和强化训练的开源平台，它基于 MuJoCo 物理引擎构建，提供了一系列预定义的环境和模型训练示例。以下是使用 MuJoCo Playground 的详细指南： ### 一、MuJoCo Playground 简介 MuJoCo Playground 是一个开源项目，旨在为机器人学习研究提供一系列基于 GPU 加速的训练环境。它支持多种经典的控制任务、四足和双足运动环境，以及非抓握和灵巧操作任务。项目基于 MuJoCo MJX 构建，支持模拟到现实的转换功能[^1]。 ### 二、安装与配置指南 1. **安装要求** - Python ≥ 3.8 - PyTorch ≥ 1.10 - NVIDIA GPU 驱动（推荐版本 470+） 2. **安装步骤** 1. 克隆仓库： ```bash git clone https://github.com/mujoco-playground/mujoco-playground.git ``` 2. 安装依赖： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. 配置环境变量： ```bash export MUJOCO_PY_PATH=~/path/to/mujoco-py ``` 3. **配置环境文件** - 在项目根目录创建 `.env` 文件，并添加： ```ini [MUJOCO] MODEL_PATH = ~/models ``` - 设置图形渲染参数： ```ini [RENDER] RESOLUTION = 1920x1080 ``` 4. **常见问题解决** - 如果遇到 `ImportError: No module named 'mujoco'`，检查 `mujoco-py` 是否安装正确。 - 图形渲染问题：确保显卡驱动更新到最新版本[^2]。 ### 三、基本使用指南 1. **创建环境** ```python import mujoco_playground as mp env = mp.make('Humanoid-v0') ``` 创建人形机器人环境后，可以通过 `env.reset()` 初始化环境状态。 2. **训练模型** ```python from stable_baselines3 import PPO model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000) ``` 使用 PPO 算法训练模型，设置训练步数为 10000。 3. **部署模型** ```python model.save("humanoid_model") loaded_model = PPO.load("humanoid_model", env=env) ``` 保存模型后，可加载模型进行部署[^4]。 ### 四、进阶功能 1. **自定义环境** ```python class CustomEnv(Env): def __init__(self): super().__init__() ``` 继承 `Env` 类，重写初始化方法以添加自定义参数。 2. **参数调整** ```python env = mp.make('Humanoid-v0', render_mode='rgb_array') ``` 在创建环境时，通过 `render_mode` 参数调整渲染模式。 ### 五、常见问题解答 1. **环境无法加载** - 检查模型文件路径是否正确。 - 确保环境配置文件中的路径设置正确。 2. **训练过程报错** - 错误信息：`ValueError: ...` - 解决方案：检查输入数据维度是否匹配模型要求[^3]。 ### 六、示例代码 ```python # 创建人形机器人环境 import mujoco_playground as mp env = mp.make('Humanoid-v0') # 训练模型 from stable_baselines3 import PPO model = PPO('MlpPolicy', env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000) # 部署模型 model.save("humanoid_model") ``` ### 七、总结 MuJoCo Playground 为机器人学习研究提供了丰富的环境和工具，通过简单的安装和配置即可开始训练和部署模型。建议参考官方文档和示例，特别是运动和操作笔记本，以获取具体实现细节[^1]。
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