2.测试是否安装成功: importmujoco_pyimportosmj_path,_=mujoco_py.utils.discover_mujoco()xml_path=os.path.join(mj_path,'model','humanoid.xml')model=mujoco_py.load_model_from_path(xml_path)sim=mujoco_py.MjSim(model)print(sim.data.qpos)# [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0...
强化学习环境配置(Ubuntu16.04)—gym、mujoco、mujoco-py、baselines安装与测试 在Ubuntu14上也搭了这个环境,但是最后训练的时候老是出问题,不是segmentation fault就是import error.Trying to rebuild mujoco_py,重新rebuild了也不行,一起做实验的小伙伴们果断放弃了14,投奔16,个个都成功了,所以啊,也是挺怪的这个。
import os #mj_path, _ = mujoco_py.utils.discover_mujoco() mj_path = mujoco_py.utils.discover_mujoco() #注意不同版本可能返回参数不一样 xml_path = os.path.join(mj_path, 'model', 'humanoid.xml') model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path) sim = mujoco_py.MjSim(model) print...
五. 测试模型是否可用 给模型施加随机动作,看机器人是否有奇怪的现象出现,比如翻倒,飞起来等等。如果出现这种奇怪的现象,应该就是xml文件里的一些参数不合理。这时可以调节xml里damping, kp,density, range值等,使得机器人在随机动作下也可以保持稳定。 a = np.random.uniform(low=-1.0,high=1.0, size=[action_d...
1.安装Mujoco,与在本地Ubuntu上安装类似。 2.当测试时,如下:(可能需要下载mjkey.txt到mujoco200,mujoco200/bin) 3. 安装mujoco_py: pip install mujoco_py==2.0.2.10 4. 当测试时出现: 5. 下载mjkey.txt , 并放置在~/.mujoco/ 下即可 下载地址:https://roboti.us/license.html ...
将邮件中的mjkey.txt文件放入C:\Users\xxx\.mujoco文件夹以及C:\Users\xxx\.mujoco\mjpro150\bin文件夹中,运行下面代码可以测试一下 cd C:\Users\xxx\.mujoco\mjpro150\bin simulate.exe ../model/humanoid.xml 1. 2. 也可以运行 simulate 以后把 model 里的文件再拖进去 ...
强化学习环境配置(Ubuntu16.04)—gym、mujoco、mujoco-py、baselines安装与测试 确认 跟着输入: 重启之后再输入例程代码就可以了 4.baselines baseline要求python3.5以上的版本安装:一些baseline是的例程需要使用mujoco这个物理仿真器,所以...、mujoco-py、baselines安装与测试 在Ubuntu14上也搭了这个环境,但是最后训练的时候...
测试MuJoCo: bash cd ~/.mujoco/mujoco210/bin ./simulate ../model/humanoid.xml 如果MuJoCo正确安装并配置,你应该能看到一个模拟的人体模型在屏幕上移动。 3. 安装mujoco_py的依赖项 在安装mujoco_py之前,你需要安装一些依赖项。这通常包括Python包和一些系统库。
话说很久以前,因为没有统一的开发测试平台,大家都会自己实现,有用C/C++的,有用Python,还有用Matlab的。所以大家论文中看到的场景虽然相似,但很多时候不完全一样。这样一方面重新造轮子,另一方面还有可能因为实验环境的差别影响结果的比较。于是后面大家渐渐开始建立统一的实验平台,另一方面,由于近年来深度强化学习(Deep ...
运行以下Python脚本，测试是否安装成功：importmujoco_pyimportosmj_path=mujoco_py.utils.discover_mujoco(...