python：pybullet 3D游戏物理引擎 安装过程_python 3d物理仿真

先从 Microsoft C++ Build Tools - Visual Studio

下载 1.73GB 安装 "Microsoft C++ Build Tools“

现在，我们将创建一个虚拟环境，并在其中安装 numpy , pybullet

cd /python

python -m venv myenv

cd myenv

使用 Scripts\activate 激活环境，

接着 (myenv) D:\python\myenv\Scripts>pip install numpy

Downloading  numpy-1.26.1-cp310-cp310-win_amd64.whl (15.8 MB)

Successfully installed numpy-1.26.1

然后 pip install pybullet
pybullet-3.2.5.tar.gz (80.5 MB)

  Preparing metadata (setup.py) ... done
Installing collected packages: pybullet

Running setup.py install for pybullet ... done
Successfully installed pybullet-3.2.5

\python\myenv\Lib\site-packages\ 目录下有

pybullet_data：存放各种机器人的URDF文件和模型。
pybullet_envs：存放各种机器人环境（类似gym）和示例效果。
pybullet_examples：介绍pybullet的各种基本功能，如运动学、动力学、PD控制、碰撞检测等。
pybullet_robots：演示几种典型的机器人，如 laikago、panda、xarm。
pybullet_utils：提供一些实用工具，如读写urdf、数学函数、矩阵操作等。

一个典型的仿真程序主要分为两块：
1.配置：PyBullet 的API 基于 client-server 设计，client 发送命令，physics server 返回状态。所以首先是 p.connet(xxx)，常用 p.GUI（带渲染） 和 p.DIRECT（不带渲染，适合强化学习训练） 两种模式。之后就是设置重力以及仿真器的一些参数，最后是加载机器人的模型。
2.循环：p.stepSimulation() 在一个正向动力学仿真步骤中执行所有动作，默认时间步长 1/240 秒。

每个存档都包含一个带有元数据的 json文件，包括用于呈现和碰撞检测的子资产的路径，以及PyBullet使用的统一机器人描述格式(URDF)中物理属性的定义。对于纹理模型，采用GLTF标准。

从官网 例子开始，看下 Franka Emika Panda 的机器人仿真效果：

python -m pybullet_robots.panda.loadpanda
按住Ctrl+左键可旋转场景，Ctrl+中键可平移场景，滑动中键可拉近拉远。Panda 机器人模型就在 pybullet_data/franka_panda 中。

最后安装 OpenAI 强化学习工具 pip install gym

Downloading gym-0.26.2.tar.gz (721 kB) Successfully built gym
Installing collected packages: gym-notices, cloudpickle, gym
Successfully installed cloudpickle-3.0.0 gym-0.26.2 gym-notices-0.0.8

请参阅：强化学习笔记：Gym入门

\python\myenv\Lib\site-packages\pybullet_robots\panda\loadpanda.py 如下

import pybullet as p
import pybullet_data as pd
import math
import time
import numpy as np
import pybullet_robots.panda.panda_sim as panda_sim
 
p.connect(p.GUI)
p.configureDebugVisualizer(p.COV_ENABLE_Y_AXIS_UP,1)
p.setAdditionalSearchPath(pd.getDataPath())
 
timeStep=1./60.
p.setTimeStep(timeStep)
p.setGravity(0,-9.8,0) #set 重力值
 
panda = panda_sim.PandaSim(p,[0,0,0])
while (1):
	panda.step()
	p.stepSimulation()
	time.sleep(timeStep)

机器手臂 python -m pybullet_robots.xarm.loadxarm_sim

机器狗 python -m pybullet_robots.laikago.laikago