Mujoco使用记录

适用于Mujoco 3.2 及以上版本

傻了吧唧的PPO 四轴镇楼

简介

mujoco是一个物理仿真引擎，用于模拟机器人、物体等的运动。

其支持C++、Python等多种语言，并支持Unity plugin、ROS等平台。

支持并行计算，支持多线程，速度十分可观。

提供了高度的自定义性，可以通过xml文件定义模型、场景等。提供丰富的sensor、actuator等。

人称小blender(bushi)

缺点: 仅为仿真引擎，如果需要pid控制等功能需要自己实现

安装

mujoco

预置模块

使用教程,jupiter

Api文档

使用

mujoco

用于控制整体环境，包括模型、数据、渲染器等。

source

import mujoco as mj

mj.mj_resetData(model, data) # 重置数据
mj.mj_defaultCamera(camera) # 设置默认相机

重要的类

MjModel

模型类，包含了模型(或模型的集合)所需的所有数据，如质量、惯性、几何形状、关节、约束等。

1. 初始化

MjModel结构体 Cpp源码: MjModel source: https://github.com/google-deepmind/mujoco/blob/main/include/mujoco/mjmodel.h#L588 注意：其Cpp中的成员是可在Python中直接访问的，如model.ngeom，model.geom(0)等。

由于MjModel类是一个C++类，使用bindings库生成的Python类，因此无法直接使用MjModel()来创建对象。

import mujoco

model = mujoco.MjModel.from_xml_path("path/to/xml") # 从xml路径加载模型

model = mujoco.MjModel.from_xml_string(xml_string) # 从xml字符串加载模型

1. 获取信息

model.ngeom # 几何体数量

model.geom(0) # 获取第一个几何体
model.geom("geom_name") # 获取名为"geom_name"的几何体
model.geom(0).pos # 获取第一个几何体的位置

1. 修改环境参数

具体可以参考MjModel的Cpp源码

model.opt # 修改相关物理参数 struct mjOption_: https://github.com/google-deepmind/mujoco/blob/main/include/mujoco/mjmodel.h#L431
model.opt.gravity = [0, 0, -9.81] # 修改重力
model.opt.timestep = 0.01 # 修改时间步长
model.opt.wind = [0, 0, 0] # 修改风力
model.opt.density = 1.225 # 修改空气密度

model.vis # 修改可视化参数 struct mjVisual_: https://github.com/google-deepmind/mujoco/blob/main/include/mujoco/mjmodel.h#L478
model.vis.scale.forcewidth = 0.1 # 修改力的宽度

MjData

MjData结构体 Cpp源码

数据类，包含模拟过程中的状态（位置、速度、加速度等）和控制（关节力、关节位置等）。

1. 初始化

data = mujoco.MjData(model) # 从模型创建数据

1. 获取状态

data.qpos # 位置
data.qvel # 速度
data.time # 时间
data.sensordata # 传感器数据
data.geom_xpos # 所有几何体的位置

# 同时也支持类似于`model.geom(0)`的访问方式:
data.geom("geoname").xpos # 获取名为"geoname"的几何体的位置
data.geom(0).xpos # 获取第一个几何体的位置

1. 控制

ref

data.ctrl # 控制, 例如data.ctrl[0]表示第一个关节的控制力
data.ctrl = [1, 2, 3, 4] # 设置控制力, 例如四旋翼的四个电机

data.qfrc_applied # 施加generalized force, 例如data.qfrc_applied[0]表示施加到第一个关节的力
data.qfrc_applied[0] = 1 # 施加笛卡尔力
data.eq_active # 约束是否激活

Renderer

1. 初始化

renderer = mujoco.Renderer(model, height=480, width=640) # 从模型创建渲染器

1. 渲染

with mujoco.Renderer(model) as renderer:
    mujoco.mj_forward(model, data) # 更新数据, 注意需要手动更新时间 model.time 或者使用model.mj_step()
    renderer.update_scene(data, camera, vis_option) # 更新场景
    # 注意： camera可以为序号(int)，也可以为MjCamera对象，也可以是相机名(str)
    # 相机可以是通过MjvCamera()创建的对象，也可以XML里定义的相机名

    img = renderer.render() # 返回一个numpy数组

MjvOption & MjCamera

源码

MjvOption类用于设置可视化参数，MjCamera类用于设置相机参数。

vis_option = mujoco.MjvOption()
vis_option.flags[mujoco.mjtVisFlag.mjVIS_JOINT] = True # 显示关节

camera = mujoco.MjCamera() # 创建相机
mujoco.mjv_defaultFreeCamera(model, camera) # 设置默认相机
camera.distance = 1 # 设置相机距离

MjCamera

用于创建相机并设置相机参数

source

example

camera = mujoco.MjvCamera() # 创建相机
mujoco.mjv_defaultCamera(camera) # 设置为默认相机

camera.distance = 1 # 设置相机距离
camera.azimuth = 0 # 设置方位角
camera.elevation = 0 # 设置仰角
camera.lookat = [x, y, z] # 设置始终看向[x, y, z]

MjSpec

可以用于修改model

source

关于修改场景

Mujoco 使用xml文件定义并修改场景

可以参考Xml_ref和modeling

示例可以参考这里

坑

1. 使用pybinging11使用Cpp接口时，参数的传入为引用！！！，如MjData中的参数都为引用，要十分注意，建议使用deepcopy使用。