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基于MuJoCo物理引擎的机器人学习仿真框架robosuite

Robosuite 基于 MuJoCo 物理引擎,能支持多种机器人模型,提供丰富多样的任务场景,像基础的抓取、推物,精细的开门、拧瓶盖等操作。它可灵活配置多种传感器,提供本体、视觉、力 / 触觉等感知数据。因其对强化学习友好,能与主流 RL 框架兼容,方便开发和测试机器人操作的强化学习算法,还可用于机器人路径规划、视觉伺服等算法的验证,也适用于人机协作研究。

pip install robosuite
import robosuite as suite
from robosuite.wrappers import GymWrapper# 创建仿真环境(Panda机械臂抓取任务)
env = suite.make(env_name="PickAndPlace",robots="Panda",has_renderer=True,  # 启用渲染has_offscreen_renderer=False,  # 关闭离线渲染(用于非GUI场景)use_camera_obs=True,  # 使用视觉观测reward_shaping=True  # 启用奖励塑形
)# 转换为Gym风格环境(便于RL算法接入)
env = GymWrapper(env)# 初始化环境
obs = env.reset()
for _ in range(1000):action = env.action_space.sample()  # 随机动作(实际应用中替换为算法输出)obs, reward, done, info = env.step(action)if done:obs = env.reset()
env.close()

robosuite | robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learningrobosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learninghttps://robosuite.ai/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/6621264369https://zhuanlan.zhihu.com/p/6621264369

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