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wzjs 2025/7/26 16:19:42

可以做宣传的网站,谷歌搜索引擎大全,重庆网站推广入口,微信网站价格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&am…

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()

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