MuJoCo

Multi-Joint dynamics with Contact. 机器人强化学习的黄金标准。

高精度物理

专门为复杂的接触动力学设计，模拟机器人关节和摩擦非常准确。

极速仿真

C++ 编写，高度优化，在 CPU 上也能跑出极高的 FPS。

开源免费

DeepMind 收购后已完全开源，不再需要 License，安装极其简单。

安装与使用

现在 MuJoCo 已经集成在 Gymnasium 中了，直接安装即可。

install.sh
# 安装 Gymnasium 的 MuJoCo 依赖
pip install "gymnasium[mujoco]"

运行 Ant (蚂蚁机器人)

mujoco_demo.py
import gymnasium as gym

# 1. 创建 Ant 环境 (render_mode="human" 用于显示窗口)
env = gym.make("Ant-v4", render_mode="human")

# 2. 重置环境
observation, info = env.reset()

# 3. 随机游走
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()  # 随机动作
    observation, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)

    if terminated or truncated:
        observation, info = env.reset()

env.close()
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