MuJoCo 入门教程(五)Python 绑定

本文是一篇关于使用Python绑定的MuJoCo物理引擎的入门教程,介绍了MuJoCo的基础知识,包括mjModel和mjData的使用,以及如何进行基本的渲染、仿真和动画。通过示例详细讲解了自由度、关节、传感器和高级渲染等概念,适合机器人和强化学习领域的开发者学习。

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前言

        本笔记本提供了使用本地 Python 绑定的 MuJoCo 物理入门教程。

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        本教程所有代码编辑器为 Jupyter Notebook 


 

一、All imports

!pip install mujoco

# Set up GPU rendering.
from google.colab import files
import distutils.util
import os
import subprocess
if subprocess.run('
### Mujoco 的安装与配置 #### 1. 安装步骤 为了成功安装 MuJoCo,在 Linux 系统(如 Ubuntu 18.04)中需要完成以下几个关键操作: - **创建存储路径** 在用户的 home 文件夹下新建 `.mujoco` 文件夹用于存放 MuJoCo 软件包及相关文件。具体命令如下: ```bash mkdir ~/.mujoco ``` 随后,将已下载的 MuJoCo 压缩包解压至该目录,并确保其结构类似于 `/home/(username)/.mujoco/mujoco200/`[^1]。 - **放置许可证文件** MuJoCo 需要有效的许可证才能正常运行。需将 `mjkey.txt` 放置到两个位置:一是软件根目录下的 `bin` 子目录;二是 `.mujoco` 主目录本身。例如: ```bash cp mjkey.txt ~/.mujoco/mujoco200/bin/ cp mjkey.txt ~/.mujoco/ ``` - **设置环境变量** 为了让系统能够识别 MuJoCo 及其依赖库,需修改 shell 配置文件(如 `.bashrc`)。添加以下两行内容以指定动态链接库路径和模型加载路径: ```bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/(username)/.mujoco/mujoco200/bin export MUJOCO_KEY_PATH=/home/(username)/.mujoco/ ``` 完成后执行 `source ~/.bashrc` 更新当前会话中的环境变量。 #### 2. Python 绑定 (mujuco-py) 的安装 对于希望利用 Python 进行仿真开发的用户来说,还需要额外安装 mujuco-py 库作为接口工具。推荐通过 pip 工具来简化这一过程: ```python pip install mujoco_py==2.0.2.7 ``` 如果遇到特定版本兼容性问题,则可以尝试手动编译源码的方式替代预构建二进制分发版。此方法涉及克隆官方仓库、调整需求清单以及逐项满足依赖关系等复杂流程[^3]。 #### 3. 解决常见错误提示 当按照上述指导仍无法顺利完成部署时,可能面临诸如 GCC 编译器版本不匹配之类的障碍。此时可查阅专门针对此类场景撰写的解决方案文档获得进一步帮助[^2]。 --- ### 示例代码片段展示如何初始化模拟环境 以下是基于 Gym API 创建简单物理仿真的例子: ```python import mujoco_py as mp from mujoco_py import load_model_from_path, MjSim, MjViewer model = load_model_from_path("/path/to/xml/file.xml") # 加载自定义XML描述文件 simulator = MjSim(model) viewer = MjViewer(simulator) for _ in range(1000): # 循环迭代次数可根据实际需求设定 simulator.step() # 执行单步动力学计算 viewer.render() # 渲染图形界面显示效果 ``` ---
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