MuJoCo Playground安装与配置指南

MuJoCo Playground安装与配置指南

mujoco_playground An open-source library for GPU-accelerated robot learning and sim-to-real transfer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/mujoco_playground

1. 项目基础介绍

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加速的环境，并支持模拟到现实的转换。该项目基于MuJoCo MJX构建，包含了多种经典的控制环境、四足和双足运动环境，以及非抓握和灵巧操作环境。同时，它还支持通过Madrona-MJX进行视觉支持。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• MuJoCo (Multi-Agent Java Control): 是一个用于物理模拟的库，特别适用于机器人学和强化学习领域。
• JAX: 一个用于数值计算的Python库，支持GPU加速，常用于机器学习应用。
• Madrona-MJX: 用于在MuJoCo环境中提供视觉支持的框架。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.10 或更高版本
• Git
• CUDA 12
• 虚拟环境工具，如 uv

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开终端（或命令提示符），运行以下命令克隆仓库：

   git clone git@github.com:google-deepmind/mujoco_playground.git && cd mujoco_playground
   

2. 创建并激活虚拟环境

   使用 uv 创建一个虚拟环境，并激活它：

   uv venv --python 3.11
   source .venv/bin/activate
   

3. 安装CUDA 12兼容的JAX

   在虚拟环境中，安装JAX和其CUDA 12扩展：

   uv pip install -U "jax[cuda12]"
   

4. 验证GPU后端

   确保JAX使用了GPU：

   python -c "import jax; print(jax.default_backend())"
   

   输出应为 gpu。

5. 安装MuJoCo Playground

   安装项目，包括所有依赖：

   uv pip install -e ".[all]"
   

6. 验证安装

   验证安装并下载Menagerie：

   python -c "import mujoco_playground"
   

如果您的GPU是NVIDIA Ampere架构（例如RTX 30和40系列），可能需要设置环境变量以确保再现性：

export JAX_DEFAULT_MATMUL_PRECISION=highest

将其添加到 ~/.bashrc 文件中，或者在每次实验开始前在终端中运行。

以上步骤为您提供了安装和配置MuJoCo Playground的详细指南。安装完成后，您可以开始探索项目提供的各种环境和功能了。

mujoco_playground An open-source library for GPU-accelerated robot learning and sim-to-real transfer. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/mujoco_playground