MuJoCo Playground 使用教程

MuJoCo Playground 使用教程

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. 项目介绍

MuJoCo Playground 是由 Google DeepMind 开发的一个开源库，旨在为机器人学习研究提供一套全面的 GPU 加速环境，并支持模拟到实际的转移（sim-to-real transfer）。它基于 MuJoCo MJX 构建，包含了多种经典控制环境、四足和两足运动环境、非抓握和灵巧操作环境，并且支持通过 Madrona-MJX 提供的视觉支持。

2. 项目快速启动

环境安装

安装 MuJoCo Playground 前，请确保您的 Python 版本为 3.10 或更高。

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

安装 uv，一个比 pip 更快的安装工具：

uv venv --python 3.11

激活虚拟环境：

source .venv/bin/activate

安装 CUDA 12 jax：

uv pip install -U "jax[cuda12]"

验证 GPU 后端：

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

上述命令应该输出 gpu。

安装 playground：

uv pip install -e ".[all]"

验证安装（并下载 Menagerie）：

python -c "import mujoco_playground"

运行示例

安装完成后，您可以运行一些基本示例来测试环境。

3. 应用案例和最佳实践

在此部分，我们将介绍一些应用案例和最佳实践，以帮助您更好地使用 MuJoCo Playground。

案例一：训练 CartPole

通过视觉训练 CartPole 是一个常见的入门案例。您可以参考以下代码片段来开始训练：

# 这里是示例代码，具体实现需要根据实际情况编写
import mujoco_playground as mp

# 创建环境
env = mp.CartPole()

# 初始化模型
model = env.model

# 编写训练循环
for _ in range(num_episodes):
    obs, done = env.reset(), False
    while not done:
        # 这里添加您的策略代码来选择动作
        action = ...
        obs, reward, done, _ = env.step(action)
        # 更新策略等

案例二：机器人抓取

机器人抓取任务是另一个展示 MuJoCo Playground 功能的案例。您可以创建一个抓取环境，并实现相应的控制策略。

4. 典型生态项目

在 MuJoCo Playground 的生态中，有一些典型的项目，它们可以与 MuJoCo Playground 结合使用，以扩展其功能和应用范围。

• Madrona-MJX：提供视觉支持的环境。
• dm_control：包含经典控制环境的库。

这些项目可以与 MuJoCo Playground 互操作，以创建更为复杂和多样的机器人学习场景。

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