pip install mujoco MuJoCo库的副本作为包的一部分提供,不需要单独下载或安装。换言之,我们只需要import mujoco即可。 仿真器交互 方法一: 参考B站视频链接,Mujoco可以像一般的Portable软件(如Blender)一样下载使用。 (1) 首先通过 Github仓库下载对应地.tar.gz或者.zip压缩文件。选择无中文何时路径解压缩。 GitHub下...
MuJoCo 200:pip install mujoco_py==2.0.2.8 mjpro 150:pip install mujoco_py==1.50.1.68 (亲测这样装下来,MuJoCo 210 和 MuJoCo 200 都是正常的) (测试方法:在 python 里 import gym,env = gym.make("Hopper-v3"),测试一下 hopper 环境,再 import mujoco_py、import dm_control) ...
importtimeimportmujocoimportmujoco.viewerm=mujoco.MjModel.from_xml_path('/path/to/mjcf.xml')d=mujoco.MjData(m)withmujoco.viewer.launch_passive(m,d)asviewer:# 30时间步长后关闭viewerstart=time.time()whileviewer.is_running()andtime.time()-start<30:step_start=time.time()# Mj_step可以替换为...
import os os.add_dll_directory(r"C:\Users\hp\.mujoco\mjpro150\bin") import mujoco_py 1. 2. 3. 把dll目录加载进去
importmujocospec=mujoco.MjSpec()body=spec.worldbody.add_body()body.pos=[1,2,3]body.quat=[0,1,0,0]geom=body.add_geom()geom.name='my_geom'geom.type=mujoco.mjtGeom.mjGEOM_SPHEREgeom.size[0]=1geom.rgba=[1,0,0,1] ...model=spec.compile() ...
安装好了mujoco,寻思按照官网run一下: 进入python,>>> import mujoco_py 试试,结果出错: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 PermissionError:[Errno13]Permission denied:b'/Users/galphen/opt/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/mujoco_py-2.0.2.9-py3.6.egg/mujoco_py/gener...
import mujoco_py 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) ...
import mujoco.viewer as mjv class Model: def __init__(self, value): self.value = value model = Model("model") data = Model("data") handle_return = Model("handle_return") key_callback = Model("key_callback") show_left_ui = Model("show_left_ui") ...
开始 mujoco-py 的最简单方法是使用 MjSim class。它是围绕模拟模型和数据的包装（wrapper），可以使你轻易地进行模拟并从摄像头传感器中渲染图像，下面是一个简单示例：from mujoco_py import load_model_from_path, MjSim model = load_model_from_path("xmls/tosser.xml") sim = MjSim(model) sim....
importgymimportpybulletgym env = gym.make('HopperMuJoCoEnv-v0') env.render("human") env.reset() 如果命令执行正确,我们将看到以下输出,即给出行走者当前观察(11 维向量)的数组。 图12.6:行走者的观察向量 对render("human")的调用将创建一个窗口,显示“蹦床”,这是一个简单的单脚人物,在模拟的 3D ...