Moz 1 muJoCo 仿真平台使用教程

MuJoCo 是一个开源物理引擎，常用于机器人模拟，包括人形机器人动态建模和控制测试。

一、安装 MuJoCo 和相关依赖

1.1 安装 MuJoCo 和相关依赖

MuJoCo 已开源（由 DeepMind 维护），支持 Python 绑定。确保你的环境是 Python 3.9+。

pip install mujoco

这会安装 MuJoCo 的核心库和 Python 绑定（版本 3.x 推荐，支持 MJX 加速）。

1.2 安装额外工具（用于模型转换和可视化）：

pip install numpy matplotlib dm_control  # dm_control 用于 Gym-like 环境
pip install urdf2mjcf  # 如果你有 URDF 文件，用于转换为 MJCF（MuJoCo XML 格式）

• dm_control：提供 MuJoCo 的高级接口，便于加载和控制机器人。

1.3 验证安装：

运行一个简单脚本测试：

import mujoco
print(mujoco.__version__)  # 应输出 3.x

二、 获取 Moz 1 的模型文件

• Moz 1 URDF

2.1 URDF 文件（常见于 ROS 集成）：

• 使用 urdf2mjcf 工具转换：

from urdf2mjcf import urdf_to_mjcf
urdf_to_mjcf('moz1.urdf', 'moz1.xml')  # 输出 MJCF 文件

• URDF 通常包括关节定义、质量、惯性等。确保包含 26 个 DOF（腿部、臂部、躯干等）。

三、 在 MuJoCo 中加载和模拟 Moz 1

使用 Python 脚本加载模型并运行模拟。

3.1 基本加载和可视化：

import mujoco
import mujoco.viewer

# 加载 MJCF 模型
model = mujoco.MjModel.from_xml_path('moz1.xml')  # 你的 MJCF 文件
data = mujoco.MjData(model)

# 运行可视化器
with mujoco.viewer.launch_passive(model, data) as viewer:
    while viewer.is_running():
        mujoco.mj_step(model, data)  # 物理步进
        viewer.sync()  # 同步渲染

• 这会打开一个窗口，显示静态机器人。你可以用鼠标交互（拖拽关节）。

3.2. 添加控制（例如，简单 PD 控制器模拟行走）：

• 使用 dm_control 创建环境：

  from dm_control import suite
  # 如果自定义，继承 suite.LoadActionableModel
  env = suite.load(domain_name='moz1', task_name='stand')  # 自定义任务
  
  time_step = env.physics.time()  # 获取时间步
  action_spec = env.action_spec()
  for _ in range(1000):  # 模拟 1000 步
      action = env.action_spec().generate_random_action()  # 随机动作
      time_step = env.step(action)
      print(f"Qpos: {time_step.observation['position']}")

• 对于力控：设置 data.ctrl 为扭矩值，模拟 Moz 1 的生物力学控制。

3.3 高级模拟：

• 任务集成：使用 MuJoCo Playground 训练策略：

pip install playground

• 示例：训练摇杆控制器（类似 T1 人形机器人）：

from mujoco_playground import locomotion
# 加载 Moz 1 模型，训练 joystick 策略
task = locomotion.tasks.JoystickTask(model_path='moz1.xml')
# 训练循环（使用 JAX/MJX 加速）

• 参考 GitHub：https://github.com/google-deepmind/mujoco_playground
• Sim-to-Real：添加噪声（mujoco.mj_noise）模拟真实力控不确定性。

四、常见问题与优化

• 性能：Moz 1 的 26 DOF 可能导致高计算负载，使用 MJX（pip install mujoco[mjx]）在 GPU 上加速。
• 可视化：集成 Blender 或 Matplotlib 渲染自定义视图。
• 调试：检查关节范围（model.jnt.range）是否匹配 Moz 1 规格。