mujoco

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【强化学习】MacOS （M1芯片）上最新版本 MuJoCo 通用安装教程（最简洁），PS：不是 mujoco_py 的老版本

机器人：sim2real 技术必要性sim2real 技术的必要性，核心是解决 “仿真环境与现实世界的差异” 带来的落地障碍 —— 如果直接在仿真里训练的模型 / 策略，放到真实场景中性能会大幅下降（比如机器人控制、自动驾驶等领域），所以必须通过 sim2real 技术缩小这种 “域差距”。结合图中方法，具体必要性可以从以下维度展开：

mujoco构建无物理约束的几何体运动mujoco构建无物理约束的几何体运动。中心位置放置立方块，一个圆球围绕中心按照圆的轨迹进行运动。具体模型定义、代码实现具体如下：

mujoco读取模型几何体属性mujoco读取模型几何体属性。模型xml文件信息如下：以下是脚本： 1）加载xml文件，初始化模型。

物理引擎MuJoCo 项目介绍MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact，多关节接触动力学）是一款通用物理引擎，最初由 Roboti LLC 开发，2021 年 10 月被 DeepMind 收购并免费开放，2022 年 5 月开源，目前由 Google DeepMind 维护，其代码库托管在GitHub。

爱吃猫的鱼ouou

（四）YOLO_World-SAM-GraspNet的mujoco抓取仿真（操作记录）这里直接克隆之前项目的环境（二）Graspnet在mujoco的仿真复现（操作记录）_graspnet仿真-CSDN博客

爱吃猫的鱼ouou

（八）lerobot开源项目扩展so100的仿真操控（操作记录）注意：根据实机，修改2_so100_feetech_mujoco_control_realTosim.py，改变机械臂当前运动状态，观察符号(转向)和偏移值（置0），修改参数直到和初始位置符合 initial post [0 -3.14 3.14 0.817 0 -0.157] Adjust the plus-minus sign and the offsets target_pos[i] = ± target_pos[i] + 0

随机惯性粒子群

Mujoco仿真【将urdf文件转化为xml文件】最近开始学习mujoco仿真方面的内容先前写过一篇博客：强化学习：MuJoCo机器人强化学习仿真入门（1）_mujoco仿真-CSDN博客

我是有底线的