使用mujoco来模拟cassie机器人

最新推荐文章于 2025-08-13 16:37:19 发布
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#mujoco #cassie

博客提供了Cassie Mujoco仿真项目的GitHub链接，即https://github.com/osudrl/cassie - mujoco - sim ，方便相关人员获取该项目资源。

https://github.com/osudrl/cassie-mujoco-sim

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 2132
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。
Cassie：一种动态的双足机器人
m0_72676510的博客
12-14 732
Cassie是一个动态的双足机器人，可以行走和奔跑的方式类似于人类或动物。它可以处理各种各样和复杂的地形，使它成为搜索和救援、或包裹投递的完美工具。
cassie-gazebo-sim:敏捷机器人Cassie机器人的凉亭模拟器
04-28
敏捷的Cassie凉亭模拟器 使用Gazebo的Agility Robotics的Cassie机器人的仿真库。 在带有Gazebo 9的Ubuntu 16.04上开发和测试。 指示： 构建代码： 下载并安装Gazebo 9- //gazebosim.org/tutorials?tut=install_ubuntu 克隆此存储库 创建一个构建目录 cd build cmake .. make 注：凉亭插件和模型路径需要更新加载网格和插件- 运行SIM卡： cd ~/path-to-repo/cassie gazebo cassie.world 该机器人应在凉亭中生成 使用基于演示UDP的控制器连接到sim： cd ~/path-to-repo/your-build-folder ./cassiectrl 控制器应连接到模拟器。 示例包括cassiectrl，它是通
使用MuJoCo的AgilityRobotics的Cassie机器人仿真库___下载.zip
04-16
使用MuJoCo的AgilityRobotics的Cassie机器人仿真库___下载.zip
Mujoco仿真环境下的机器人训练（robosuite+robomimic）
最新发布
2302_79135989的博客
08-13 1954
MuJoCo仿真环境在机器人训练中的应用 摘要：MuJoCo作为高精度物理仿真引擎，为机器人控制与强化学习研究提供了高效模拟平台。文章介绍了基于MuJoCo的robosuite框架，展示了从环境配置、机器人建模到强化学习训练的完整流程。通过XML文件可自定义机器人结构与任务场景，结合robomimic等工具实现模仿学习。该方案能显著降低实体机器人训练成本，支持从仿真到现实的策略迁移。
matlab案例_基于matlab和frost平台的cassie案例足式机器人运动学和动力学计算实现过程...
weixin_39813263的博客
11-29 684
1、软件平台Maltab2019aMathematica 12.1.0Frost2、实现步骤（1）、安装matlab2019a（2）、安装Mathematica 12.1.0（3）、下载frost-dev-master软件说明：https://ayonga.github.io/frost-dev/pages/installation.htmlFrost下载：https://codeload.git...
Mujoco平面双足机器人模拟
逐日者
03-11 2474
mujoco双足机器人模拟
精选资源
考试类精品--基于cassie-mujoco-sim，参考gym-cassie改的一个cassie行走仿真测试例子.zip
02-06
通过分析和运行这个测试例子，你可以深入理解Cassie机器人的行走机制，熟悉Mujoco的使用，以及如何结合Gym来构建和训练机器人控制策略。这对于那些希望在机器人学、人工智能或相关领域提升技能的人来说，是一个非常...
俄勒冈州立大学开发Cassie机器人强化学习库
Cassie机器人使用的强化学习算法很大程度上依赖于MuJoCo提供的准确物理模拟，以确保学习过程中的模拟环境与真实世界尽可能一致。 6. C++与Python的交互使用 虽然资源库主要提供了C++环境下的代码和安装说明，但同时...
Cassie行走仿真测试案例：基于Cassie-Mujoco-Sim的开发实现
4. 走行仿真测试：行走仿真测试是指利用计算机仿真技术模拟Cassie机器人在不同条件下行走的过程，包括起步、行走、转弯、避障等多种动态行为。通过仿真测试，研究者可以在安全的虚拟环境中测试和优化控制算法，观察...
使用mujoco问题 持续更新
04-24
提供预校准的机器人模型（如UR5、Cassie），避免手动建模误差[^4] ```bash git clone https://github.com/google-deepmind/mujoco_menagerie ``` 2. **MuJoCo MPC (MJPC)** 实时可视化优化控制策略，支持...
Franka机器人Mujoco多种控制器仿真运动
CapRogers1的博客
04-16 2699
Franka机器人是由德国公司Franka Emika 研发的一款，主打高精度、灵活性和人机协作能力。：配备高精度扭矩传感器，每个关节可实时感知外力，实现安全的（符合ISO/TS 15066标准）。：7自由度机械臂（仿人手臂结构），重复定位精度可达±0.1mm，适合精密操作。支持（直接手动引导机器人记录动作）。提供开源框架（如LibFranka、ROS驱动），方便开发者自定义控制。：内置摄像头、触觉传感器，部分型号支持模块化末端执行器（如夹爪、吸盘等）。
cassierl:俄勒冈州立大学的双足机器人Cassie的强化学习算法
05-15
卡西尔 该存储库包含针对俄勒冈州立大学的双足步行机器人Cassie实施的强化学习算法。 安装库 为了在src编译文件，您需要克隆包含第三方库的库，然后按照说明进行安装。 如何设置自己文件的路径 在src/Cassie2d/FilePath.h ， 将MUJOCO_LICENSE_PATH的值更改为MUJOCO_LICENSE_PATH所在的mjkey.txt 。 将XML_FILE_PATH的值更改为XML_FILE_PATH所在的cassie2d_stiff.xml 。 如何修复python3 cassie2d.py时的导入错误 如果尝试运行cassie2d.py时遇到导入错误，请按照以下步骤进行操作，具体取决于您没有的模块，以解决此问题： 没有名为rllab模块 cd在此存储库之外的其他地方 执行以下命令 git clone https://github.com/rll/rll
能量控制问题代码matlab-d2c_mujoco200:mujoco200的d2c实现
05-22
能量控制问题代码matlab d2c_mujoco200 MuJoCo 200 Windows x64版本上的d2c实现 D2C代表基于数据的解耦控制。 它是一种无模型的最优控制算法，旨在解决随机离散系统的有限水平控制问题。 该算法分为三个步骤： 使用一阶梯度下降法进行开环训练 使用最小二乘法沿名义轨迹进行系统识别 每个离散步骤的LQR反馈增益计算 上述每个步骤的代码在一个单独的文件中。 与强化学习相比，D2C算法在以下方面具有优势（与DDPG相比） 训练效率 重现性 D2C在鲁棒性方面也可与DDPG媲美。 与基于模型的方法（与解析形状控制相比）相比，D2C算法在以下方面具有优势 坚固性 能源效率 无模型 D2C算法的详细信息可以在中找到。 档案结构 张力 bin：可执行文件的输出目录。 .lib和.dll文件也在这里。 数据：示例的工作空间。 模型，训练参数和结果将保存在此处。 另外，要在本地文件夹中运行程序，MuJoCo密钥文件，.dll和.lib文件应与可执行文件放在同一文件夹中。 例如，在文件夹data \ Dbar \中。 cost0.txt：线程0训练期间的“标称”成本值。
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。
双足机器人源码
03-20
自己参加比赛的源码，基于stm32的，省级比赛，有幸获得一等奖，现在将源码分享给大家。
强化学习：MuJoCo机器人强化学习仿真入门（1）
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qq_54900679的博客
01-22 2万+
强化学习：MuJoCo机器人强化学习仿真入门（1）
mujoco的双足机器人darwin模型
逐日者
02-14 598
darwin模型 可以去官网直接下载 这里备份一份，写文章用到 https://download.youkuaiyun.com/download/Feisy/80573597
OSU双足步行机器人 Cassie利用强化学习站立的源码实现
qq_43309940的博客
10-15 1868
运行OSU双足步行机器人 Cassie 早期实施的用强化学习算法使其站立的源码，由于时间较久，按照github上的说明运行有些错误，故根据自己的实现步骤重新记录。可以终止训练，数据保存在rallab库的data文件中（不是cassierl文件夹中用于安装模块的存储库，而是虚拟环境包中的rllab文件夹中）注意：使用虚拟环境运行时命令前不要加sudo，不然会给系统自带的python安装对应的库，此时依旧会报没有该包的错。2、创建一个文件夹作为工作空间，将步骤1下载的两个仓库放置到工作空间中。
simulink cassie机器人模型
01-16
同时，可以集成传感器和执行器的模拟，以验证和优化Cassie机器人的感知和控制系统，提高机器人的工作效率和稳定性。 除了仿真外，Simulink还提供了一系列优化和验证工具，可以帮助我们对Cassie机器人模型进行参数...
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