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MuJoCo 最初由美国华盛顿大学运动控制实验室主任、神经科学家 Emo Todorov 开发,于2015年通过创业公司 Roboti LLC , 被打造成了商业产品。2021年10月份后已开源,MuJoCo 的所有权从最初的 Roboti LLC 转为现在的 DeepMind ,但 Roboti LLC依然保留了原先旧版本 MuJoCo 的官网:http://roboti.us/index.html
该软件可用于强化学习 (Reinforcement Learning,RL) 算法的对比实验,机器人模型的仿真
完整安装包下载:https://download.csdn.net/download/yohnyang/86504311
另:关于机器人控制相关算法可以详见我的专栏:https://blog.csdn.net/yohnyang/category_11950508.html
建立如下文件夹,并将文件解压、txt存放到对应位置
添加环境变量
变量名:MUJOCO_PY_MJPRO_PATH
变量值:C:\Users\LENOVO-PC\.mujoco\mjpro150
变量名:MUJOCO_PY_MJKEY_PATH
变量值:C:\Users\LENOVO-PC\.mujoco\mjpro150\bin\mjkey.txt
再在系统变量Path中添加如下:
C:\Users\Administrator\.mujoco\mjpro150\bin
C:\Users\Administrator\.mujoco\mjpro150
C:\Users\Administrator\.mujoco
命令行cmd窗口打开测试mjpro仿真环境
>>>cd .mujoco\mjpro150\bin
>>>simulate.exe ../model/humanoid.xml
***
<<< MuJoCo Pro library version 1.50
命令行窗口:
conda info --envs #查看安装了哪些虚拟环境
conda create -n mujoco_py38 python=3.8.0 #新建虚拟环境
下载mujoco-py包解压到该目录并修改名字为mujocopy50:
cd C:\Users\Administrator\.mujoco\mujocopy150 #进入目录
conda activate mujoco_py38 #激活虚拟环境
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt #从清华源下载并安装相关依赖
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.dev.txt #从清华源下载并安装相关依赖
python setup.py install #安装mujoco-py
安装完成后使用Pycharm进行demo测试,测试代码如下:
import os
import mujoco_py
mj_path, _ = mujoco_py.utils.discover_mujoco()
xml_path = os.path.join(mj_path, 'model', 'humanoid.xml')
model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path)
sim = mujoco_py.MjSim(model)
print(sim.data.qpos)
sim.step()
print(sim.data.qpos)
.\Lib\site-packages
目录下import os
os.add_dll_directory("C:\\Users\\Administrator\\.mujoco\\mjpro150\\bin")
os.add_dll_directory("C:\\Users\\Administrator\\.mujoco\\mujocopy150")
import mujoco_py
命令行窗口激活环境,安装gym:
conda activate py37
pip install gym[mujoco]
pycharm测试如下demo:
import gym
env = gym.make('HalfCheetah-v4') #v4表示版本
env.reset()
done = False
while not done:
_, _, done, _ = env.step(env.action_space.sample())
env.render()
env.close()
urdf
文件中做出如下修改:<robot name=" ">
<!--放到此处--!>
<mujoco>
<compiler
meshdir="/home/lee/catkin_ws/src/sys/meshes/"
balanceinertia="true"
discardvisual="false" />
</mujoco>
找到mujoco中的exe路径,将想要转换的urdf放到此处。。
#打开
cd .mujoco\mjpro150\bin
#转换,不同版本命令可能不太一样,需要注意
compile.exe ./robot.urdf ./robot.xml
#仿真
simulate.exe robot.xml
参考:
1.【Mujoco】在Win10下的安装
2. Win 10、Win 11 安装 MuJoCo 及 mujoco-py 教程
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