安装mujoco遇到一些坑

本文档详细介绍了在Ubuntu系统中安装Mujoco200及其Python绑定mujoco-py的步骤,包括下载许可证、配置环境变量、解决依赖问题以及安装过程中可能遇到的错误。特别强调了避免在Windows环境下安装以减少问题,并提供了针对g++安装和mujoco-py安装的解决策略。

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安装mujoco需要分成两部分,mujoco和mujoco-py。mujuco有多种版本可以从官网下载,这里安装得是mujoco200。

这里建议大家,真的不要用windows安装,特别多的坑,很多mujoco没有win版本或者产生不兼容问题。建议用Ubantu安装,虽然也有坑,但是相比windows好多了。这里虚拟环境的工作就不再赘述,本人使用的Ubantu20.04.3+python3.6.8+tensorflow1.14;

真的很费事,所以需要一步一步耐心安装。


一、下载许可证

mujuco200下载好了以后,需要下载许可,以前许可是收费的,但现在已经免费了。license和mjkey这两个文件可以从robetic这里直接下载,license直接复制到本地建立一个txt文件即可。准备工作就做好了。



二、配置mujoco

1.创建路径

在home下新建一个.mujoco文件夹,将mujoco存放到下面,然后把许可和mjkey复制到mujoco200/bin 和.mujoco下,记住这两个地方都要放。

/home/(usrname)/.mujoco/mujoco200/bin
/home/(usrname)/.mujoco/






2.配置环境变量

这里需要配置路径,不然之后的测试会失败。第一行代码会打开配置文件,在最下面添加这两行路径。

gedit ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/主机名/.mujoco/mujoco200/bin
export MUJOCO_KEY_PATH=~/.mujoco${MUJOCO_KEY_PATH}

进入/home/(usrname)/.mujoco/mujoco200/bin然后运行如下代码。

./simulate ../model/humanoid.xml

这里我运行的是另一个环境,所以和上面代码产生的结果不同也不用担心, 仅作为示例。正常的话,应该看到一个小人在躺着,那就算成功了。

三、安装mujoco-py

这里是最麻烦的一步,也是坑最多的一步。mujoco-py需要c环境。

建议提前安装好依赖,后面会省去很多麻烦,可以使用pip清华源。

glfw>=1.4.0
numpy>=1.11
Cython>=0.27.2
imageio>=2.1.2
cffi>=1.10
fasteners~=0.15

安装g++

这里可能会出现报错什么的,distributionsCompile等,看有些博客推荐g++7.5。我安装了g++9,然后报错了,最后安装的g++6。

sudo apt-get install g++-6

 安装mujuco-py

安装完成后就可以安装mujoco-py了,这里有坑,我安装了好多次,有2种方法。

1.从github上下载,然后安装

这种失败了,所以具体可以搜别的博客。

git clone https://github.com/openai/mujoco-py.git

 2.使用pip

pip3 install -U 'mujoco-py<2.1,>=2.0'

 使用上述代码安装可以成功,但是,提示你没找到环境变量mujoco210。因为我们配置的是mujoco200,千万别把文件名改成210,别问为什么。

pip3 install -U mujuco_py==2.0.2.9

这种方法我也尝试了,但是也会出现各种不兼容问题 。

如果出现报错pep517报错,使用下述代码即可解决,也是最推荐的方法。

pip3 install --no-use-pep517 'mujoco-py<2.1,>=2.0'

最后一种方法,安装低版本mujoco:

pip install mujoco_py==2.0.2.8

 可能出现的报错

error: [Errno 2] No such file or directory: ‘patchelf’: ‘patchelf’

 使用下述代码可以解决。

sudo apt-get update -y
sudo apt-get install -y patchelf




 

### MuJoCo 安装指南 以下是关于 MuJoCo安装流程及相关注意事项的详细介绍: #### 1. 基本概念与准备 MuJoCo 是一个多体动力学模拟器,广泛应用于机器人仿真和强化学习领域。为了顺利安装 MuJoCo 和其相关工具包(如 `mujoco-py`),需要满足以下条件: - **操作系统**: 支持 Windows、Linux 和 macOS。 - **硬件需求**: 需要 NVIDIA 显卡驱动程序以支持 GPU 渲染功能[^4]。 - **软件依赖**: - Python 版本建议为 3.7 至 3.9(高版本可能不兼容)。 - 安装前需确认已正确设置环境变量。 --- #### 2. 步骤一:下载 MuJoCo 引擎 访问 MuJoCo 官方网站获取最新版引擎文件,并按照对应平台完成解压操作。例如,在 Linux 下执行以下命令: ```bash wget https://www.roboti.us/download/mjpro150_linux.zip unzip mjpro150_linux.zip ``` 随后将路径加入 `.bashrc` 文件以便全局调用: ```bash export MUJOCO_KEY_PATH="~/.mujoco" export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:~/mjpro150/bin" source ~/.bashrc ``` 上述方法适用于大多数情况下的基础配置[^1]。 --- #### 3. 步骤二:安装 Mujoco-Python 绑定库 从 v2.1.2 开始,官方提供了原生 Python API 接口用于简化开发过程。具体实现方式如下所示: ```python pip install mujoco==2.1.6 # 或者指定其他稳定版本号 ``` 如果遇到特定问题,则可尝试手动克隆源码仓库并编译安装: ```bash git clone https://github.com/openai/mujoco-py.git cd mujoco-py pip install -r requirements.txt pip install . ``` 此外还需特别关注某些额外组件的支持状态,比如 OpenGL 库初始化失败的情况可以通过调整显示协议来规避风险[^5]: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ libgl1-mesa-dev libglfw3-dev xorg-dev ``` --- #### 4. 步骤三:集成 Gym 工具箱 当计划结合 OpenAI Gym 使用时,请遵循正确的顺序依次加载各模块以免引发冲突现象发生: ```bash pip uninstall gym # 如果存在旧版本则先行移除干净 pip install gym[mujoco]==0.26.* ``` 值得注意的是,不同框架间可能存在版本适配差异,因此务必仔细查阅文档说明部分[^3]。 --- #### 5. 测试验证环节 最后可通过运行样例脚本来判断整个部署工作是否顺利完成: ```python import mujoco.viewer as viewer from mujoco import MjModel, MjData model = MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml') data = MjData(model) with viewer.launch_passive(model, data) as gui_viewer: while True: try: gui_viewer.sync() except Exception as e: break ``` --- ### 注意事项总结 尽管本文列举了一些常见错误处理办法,但在实际动手过程中仍可能出现个性化难题。此时推荐参照社区反馈或者提交 Issue 请求帮助。
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