MuJoCo MPC 实战指南：从零开始的快速安装与高效使用-优快云博客

MuJoCo MPC 实战指南：从零开始的快速安装与高效使用

【免费下载链接】mujoco_mpc Real-time behaviour synthesis with MuJoCo, using Predictive Control 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/mujoco_mpc

MuJoCo MPC (MJPC) 是由 Google DeepMind 开发的一个交互式应用程序和软件框架，专注于利用 MuJoCo 实现实时预测控制。MJPC 允许用户轻松创建和解决复杂的机器人任务，目前支持多种基于射击的规划器，包括基于导数的方法（如 iLQG 和梯度下降）以及无导数方法（如称为预测采样的简单但非常有竞争力的规划器。

项目架构深度解析

深入了解 MuJoCo MPC 的目录结构能帮助你更好地使用该框架：

mujoco_mpc/
├── docs/                    # 完整文档与教程
├── mjpc/                    # 核心控制算法源码
├── python/                  # Python接口与示例
├── cmake/                   # 构建配置
└── test/                    # 测试代码

核心模块说明：

控制引擎：位于 mjpc/ 目录下，包含实时预测控制的核心实现
任务配置：在 mjpc/tasks/ 子目录中，提供预设的机器人控制场景
规划器：包含多种优化算法，如预测采样、交叉熵方法、梯度下降和 iLQG
Python绑定：python/mujoco_mpc/ 目录提供便捷的 Python 接口

MuJoCo MPC 提供的直观控制界面，实时展示机器人运动轨迹

极速安装：三步搞定环境配置

核心安装流程只需几个简单命令即可完成：

系统依赖要求

Ubuntu 20.04 系统依赖：

sudo apt-get update && sudo apt-get install cmake libgl1-mesa-dev libxinerama-dev libxcursor-dev libxrandr-dev libxi-dev ninja-build zlib1g-dev clang-12

macOS 系统依赖：

brew install ninja zlib

克隆与构建项目

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/mujoco_mpc
cd mujoco_mpc

# 创建构建目录
mkdir build
cd build

# 配置项目（Ubuntu）
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=Release -G Ninja -DCMAKE_C_COMPILER:STRING=clang-12 -DCMAKE_CXX_COMPILER:STRING=clang++-12 -DMJPC_BUILD_GRPC_SERVICE:BOOL=ON

# 构建项目
cmake --build . --config=Release

验证安装

构建完成后，可以运行图形用户界面应用程序来验证安装：

cd bin
./mjpc

预测控制原理

MuJoCo MPC 是一个用于设计和实验预测控制算法的工具。这类算法解决如下形式的规划问题：

$$ \begin{align*} \underset{x_{1:{T}}, u_{1:T}}{\text{minimize }} & \quad \sum \limits_{t = 0}^{T} c(x_t, u_t),\ \text{subject to} & \quad x_{t+1} = f(x_t, u_t),\ & \quad (x_0 , \text{given}), \end{align*} $$

其中目标是优化状态 $x \in \mathbf{R}^n$ 和动作 $u \in \mathbf{R}^m$ 轨迹，受系统转换动力学模型 $f : \mathbf{R}^n \times \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$ 约束。

快速启动：立即体验智能控制

首次运行步骤：

选择控制任务
```
./bin/mjpc --task cartpole
```
调整控制参数
- 修改任务配置文件，如 mjpc/tasks/cartpole/task.xml
- 实时调整预测时域和控制权重
观察实时效果
- 可视化窗口展示机器人动态
- 实时性能指标监控

任务配置详解

要创建新任务，至少需要两个文件：

MJCF 文件：描述模拟模型和任务参数的 XML 文件
C++ 文件：实现残差计算的源代码文件

残差规范

成本函数是各项的总和，每项计算为（向量）残差的（标量）范数。每项定义为用户传感器，传感器值构成残差向量。

示例配置：

<sensor>
  <user name="Control" dim="5" user="0 0.1 0 0.1" />
  <user name="Distance" dim="2" user="2 30 0 100 0.04" />
</sensor>

成本函数

行为通过指定每时间步成本 $l$ 来设计，形式如下：

$$ l(x, u) = \sum_i^M w_i \cdot \text{n}_i\Big(\textbf{r}_i(x, u)\Big) $$

成本是 $M$ 项的总和，每项包含：

非负标量权重 $w \ge 0$，确定该术语的相对重要性
范数函数 $\rm n(\cdot)$，取向量并返回在 $\bf 0$ 处达到其最小值的非负标量
残差 $\bf r$ 是一个元素向量，"当任务解决时很小"

规划器类型

MuJoCo MPC 包含多种使用不同技术执行搜索的规划器：

预测采样：随机搜索，无导数，使用样条表示控制
交叉熵方法：具有预测采样的所有属性，将名义策略重新拟合到精英样本的均值，而不是使用最佳样本
梯度下降：需要梯度，使用样条表示控制
迭代线性二次高斯 (iLQG)：需要梯度和 Hessian 矩阵，直接表示控制

Python API 使用

项目提供简单的 Python API，虽然仍处于实验阶段，但为有经验的用户提供了便利。

Python API 安装

先决条件：
- 构建 MJPC（见上述说明）
- Python 3.10

创建 conda 环境：

conda create -n mjpc python=3.10
conda activate mjpc

安装 MuJoCo：
```
pip install mujoco
```
安装 Python 模块：
```
cd python
python setup.py install
```

运行示例

示例脚本位于 python/mujoco_mpc/demos 目录中。例如：

python mujoco_mpc/demos/agent/cartpole_gui.py

这将通过 Python 使用 MuJoCo 的被动查看器运行 MJPC GUI 应用程序。

实战应用场景

MuJoCo MPC 在以下领域表现出色：

机器人运动规划 - 复杂地形的稳定行走
自动驾驶仿真 - 车辆动力学控制
工业自动化 - 机械臂精准操控
双手机器人操作 - 复杂的双手协调任务
人形机器人跟踪 - 运动捕捉数据的实时跟踪

故障排除与注意事项

如果遇到构建问题，建议删除 MJPC 构建目录并从头开始，因为构建可能已损坏。

已知限制：

MJPC 不是生产质量软件，而是一个研究原型
任务规范，特别是在 XML 中设置范数及其参数，目前还比较笨拙
梯度下降搜索步长与成本函数的规模成正比，需要针对每个任务进行调整

通过本指南，你可以快速掌握 MuJoCo MPC 的基本使用方法，开始你的预测控制实验之旅。

【免费下载链接】mujoco_mpc Real-time behaviour synthesis with MuJoCo, using Predictive Control 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/mujoco_mpc

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考