开学了,从gazebo仿真转到了mujoco,发现发相关视频的人没有那么多,我就来开辟一下蓝海项目链接:https://github.com/google-deepmind/mujoco_mpc这个项目不推荐用python,因为这些例程都是C写的,而且用python没有代码补全对我这种新手很折磨, 视频播放量 3414、弹幕量 0
MuJoCo iLQR框架无需定制模型或复杂调参,即能跨越仿真与现实鸿沟,支持四足/人形机器人的多样化运动任务。其开源实现(代码与GUI)显著降低了全身MPC的研究门槛。 5.2 局限与挑战 · 状态估计依赖:实验依赖OptiTrack运动捕捉系统,限制了室外应用。未来需融合IMU、关节编码器与视觉数据实现全自主状态估计。 · 接触模式探索...
3.4万 5 01:00 App PID、LQR、MPC实时控制倒立摆仿真对比 4694 0 00:35 App 【开源】TQC-HER 使用目标导向强化学习训练机械臂操作任务 1.7万 4 02:20 App 【Isaac Gym】四足&双足-强化学习训练效果 1.2万 1 06:41 App 双足机器人强化学习humanoid-gym sim2sim详细学习过程,Openloong的urdf为例 27.7万...
MuJoCo iLQR框架无需定制模型或复杂调参,即能跨越仿真与现实鸿沟,支持四足/人形机器人的多样化运动任务。其开源实现(代码与GUI)显著降低了全身MPC的研究门槛。 5.2 局限与挑战 · 状态估计依赖:实验依赖OptiTrack运动捕捉系统,限制了室外应用。未来需融合IMU、关节编码器与视觉数据实现全自主状态估计。 · 接触模式探索...
本文最大的贡献在于验证了“简单工具链+标准算法”的可行性。MuJoCo iLQR框架无需定制模型或复杂调参,即能跨越仿真与现实鸿沟,支持四足/人形机器人的多样化运动任务。其开源实现(代码与GUI)显著降低了全身MPC的研究门槛。 5.2 局限与挑战 · 状态估计依赖:实验依赖OptiTrack运动捕捉系统,限制了室外应用。未来需融合IMU...