robosuite 开源项目使用教程

最新推荐文章于 2025-02-23 00:24:34 发布

晏闻田Solitary

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robosuite 开源项目使用教程

robosuite robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robosuite

1. 项目介绍

robosuite 是一个基于 MuJoCo 物理引擎的模块化仿真框架，专为机器人学习设计。它提供了一套基准环境，旨在促进可重复的研究。robosuite 是 Advancing Robot Intelligence through Simulated Environments (ARISE) 倡议的一部分，旨在降低机器人与人工智能交叉领域研究的门槛。

主要特点

标准化任务：提供一系列多样化和不同复杂度的标准化操作任务，以及用于可重复研究的强化学习基准结果。
程序化生成：模块化 API，用于以编程方式创建新环境和任务，结合机器人模型、竞技场和参数化 3D 对象。
机器人控制器：提供多种控制器类型，如关节空间速度控制、逆运动学控制、操作空间控制和 3D 运动设备用于远程操作。
多模态传感器：包括低级物理状态、RGB 相机、深度图和本体感觉等异构类型的传感信号。
人类示范：工具用于收集人类示范、重放示范数据集，并利用示范数据进行学习。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，通过以下命令安装 robosuite：

pip install robosuite

快速示例

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 robosuite 创建一个基本的仿真环境并运行一个简单的任务。

import robosuite as suite
from robosuite.controllers import load_controller_config

# 加载默认的控制器配置
controller_config = load_controller_config(default_controller="OSC_POSE")

# 创建一个环境
env = suite.make(
    env_name="Lift",  # 选择一个任务
    robots="Panda",  # 选择一个机器人
    controller_configs=controller_config,
    has_renderer=True,  # 启用渲染器
    has_offscreen_renderer=False,
    use_camera_obs=False,
)

# 重置环境
env.reset()

# 运行仿真
for i in range(1000):
    action = np.random.randn(env.robots[0].dof)  # 随机动作
    obs, reward, done, _ = env.step(action)
    env.render()  # 渲染环境
    if done:
        break

env.close()