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wzjs 2025/8/25 11:06:26

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一、MuJoCo 简介

MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）即多关节接触动力学，是一款免费开源的物理引擎，旨在助力机器人、生物力学、图形动画等领域的研究与开发。它将速度、精度和建模能力独特融合，专为基于模型的优化，尤其是通过接触进行的优化而设计。其具备以下关键特性：
广义坐标与现代接触动力学结合：融合机器人学、生物力学引擎在广义坐标上的高效递归算法，以及游戏引擎基于优化求解接触力的现代方法。
接触动力学处理：通过凸优化问题求解接触力，支持软接触、多种约束，能统一处理摩擦接触、关节限制等情况。
丰富的建模支持：可模拟肌腱几何结构、提供通用驱动模型、拥有可重构计算流水线，还支持模型编译以优化运行时计算。

二、安装环境

1 安装 Anaconda

从Anaconda 官方网站下载对应操作系统的安装包，按向导提示完成安装。

2 创建 Conda 环境

打开 Anaconda Prompt（Windows）或终端（Linux/Mac），执行以下命令创建新环境

conda create -n mujoco_env python=3.8

其中，mujoco_env为环境名，可自行修改；python=3.9指定 Python 版本。

3 激活环境

创建好环境后，执行以下命令激活：

conda activate mujoco_env

4 安装环境

在激活的 Conda 环境中，执行以下命令安装：

pip install mujoco numpy imageio glfw

三常用函数简介

MuJoCo提供了丰富的API和函数，用于创建、模拟和可视化物理模型。以下是一些常用API和函数的介绍及用法：

模型加载与初始化

`mujoco.MjModel.from_xml_path`

功能：从XML文件中加载MuJoCo模型。
用法示例：

# 从指定路径的XML文件加载模型
model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')

`mujoco.MjData`

功能：创建一个与模型对应的MjData对象，用于存储模型在模拟过程中的各种数据，如关节位置、速度、力等。
用法示例：

model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
# 创建MjData对象
data = mujoco.MjData(model)

模拟控制

`mujoco.mj_step`

功能：执行一次模拟步骤，更新模型的状态（如位置、速度等）。
用法示例：

model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)# 执行一次模拟步骤
mujoco.mj_step(model, data)

`data.ctrl`

功能：用于设置模型的控制输入，例如关节的驱动力矩。
用法示例：

import numpy as np
model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)# 设置控制输入，这里假设控制输入是一个长度为3的数组
control_input = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
data.ctrl[:] = control_input

获取模型信息

`data.qpos`

功能：获取模型中所有关节的位置（广义坐标）。
用法示例：

model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)# 获取关节位置
joint_positions = data.qpos
print(joint_positions)

`data.qvel`

功能：获取模型中所有关节的速度（广义速度）。
用法示例：

model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)# 获取关节速度
joint_velocities = data.qvel
print(joint_velocities)

`data.geom('geom_name').xpos`

功能：获取指定几何体的位置。
用法示例：

model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)# 获取名为'my_geom'的几何体的位置
geom_position = data.geom('my_geom').xpos
print(geom_position)

可视化相关

`mujoco.MjvScene`

功能：创建一个用于存储要渲染的场景信息的对象。
用法示例：

import mujocomodel = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)# 创建MjvScene对象
scene = mujoco.MjvScene(model, maxgeom=10000)

`mujoco.mjv_updateScene`

功能：根据模型和数据的当前状态更新场景中的几何体、光照等信息。
用法示例：

import mujoco
import glfw
model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)
scene = mujoco.MjvScene(model, maxgeom=10000)
opt = mujoco.MjvOption()
perturb = mujoco.MjvPerturb()
cam = mujoco.MjvCamera()
mujoco.mjv_defaultCamera(cam)# 初始化GLFW并创建窗口等操作...# 更新场景信息
mujoco.mjv_updateScene(model, data, opt, perturb, cam, mujoco.mjtCatBit.mjCAT_ALL, scene)

`mujoco.mjr_render`

功能：将更新后的场景信息渲染到指定的视口区域。
用法示例：

import mujoco
import glfwmodel = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)
scene = mujoco.MjvScene(model, maxgeom=10000)
opt = mujoco.MjvOption()
perturb = mujoco.MjvPerturb()
cam = mujoco.MjvCamera()
mujoco.mjv_defaultCamera(cam)# 初始化GLFW并创建窗口等操作...viewport = mujoco.MjrRect(0, 0, 1200, 900)  # 假设视口大小为1200x900
context = mujoco.MjrContext(model, mujoco.mjtFontScale.mjFONTSCALE_150)# 渲染场景
mujoco.mjr_render(viewport, scene, context)

传感器相关

`data.sensordata`

功能：获取模型中所有传感器的数据。
用法示例：

model = mujoco.MjModel.from_xml_path('path/to/your/model.xml')
data = mujoco.MjData(model)# 执行模拟步骤以更新传感器数据
mujoco.mj_step(model, data)# 获取传感器数据
sensor_data = data.sensordata
print(sensor_data)

以上只是MuJoCo中一些常用API和函数的介绍，MuJoCo还有许多其他功能强大的API可以用于更复杂的模拟和分析任务。你可以参考MuJoCo官方文档以获取更详细的信息。

四示例

1 创建模型配置文件

创xml文件：model1.xml

<mujoco><worldbody><!-- 机械臂底座 --><body name="base" pos="0 0 0"><joint name="joint1" type="hinge" axis="0 1 0"/><geom name="base_geom" type="cylinder" size="0.1 0.1"/><body name="arm1" pos="0 0.1 0"><joint name="joint2" type="hinge" axis="0 1 0"/><geom name="arm1_geom" type="cylinder" size="0.05 0.5"/><body name="arm2" pos="0 0.5 0"><joint name="joint3" type="hinge" axis="0 1 0"/><geom name="arm2_geom" type="cylinder" size="0.05 0.3"/><body name="end_effector" pos="0 0.3 0"><geom name="ee_geom" type="sphere" size="0.05"/></body></body></body></body><!-- 小球 --><body name="ball" pos="0.5 0 0.5"><geom name="ball_geom" type="sphere" size="0.03" rgba="1 0 0 1"/></body></worldbody><actuator><!-- 为每个关节添加一个执行器 --><motor joint="joint1" ctrlrange="-1 1"/><motor joint="joint2" ctrlrange="-1 1"/><motor joint="joint3" ctrlrange="-1 1"/></actuator>
</mujoco>

2 编写python脚本

# 导入 mujoco 库，用于进行物理模拟和模型加载等操作
import mujoco
# 导入 numpy 库，用于处理数值计算，例如数组操作等
import numpy as np
# 导入 glfw 库，用于创建窗口和处理图形渲染的上下文等
import glfw# 加载模型，从指定的 XML 文件 'model1.xml' 中读取模型信息
model = mujoco.MjModel.from_xml_path('model1.xml')
# 创建与模型对应的 MjData 对象，用于存储模型在模拟过程中的各种数据
data = mujoco.MjData(model)# 定义模拟的总时间，单位为秒
sim_time = 20.0
# 定义控制频率，即每秒进行控制计算的次数
control_freq = 100# 计算控制周期，控制周期是控制频率的倒数，单位为秒
control_period = 1.0 / control_freq# 定义目标位置，这是机械臂末端要到达的目标点，用三维数组表示
target_pos = np.array([0.5, 0, 0.5])# 定义比例系数，用于计算控制力矩，在比例控制算法中使用
kp = 10.0# 初始化 GLFW 库，GLFW 用于创建窗口和管理图形上下文
if not glfw.init():# 如果初始化失败，抛出异常并给出提示信息raise Exception("GLFW could not be initialized")# 创建一个 GLFW 窗口，指定窗口的宽度为 1200 像素，高度为 900 像素，窗口标题为 "MuJoCo Simulation"
window = glfw.create_window(1200, 900, "MuJoCo Simulation", None, None)
if not window:# 如果窗口创建失败，终止 GLFW 并抛出异常给出提示信息glfw.terminate()raise Exception("GLFW window could not be created")# 将当前的 OpenGL 上下文设置为刚刚创建的窗口的上下文
glfw.make_context_current(window)# 创建一个 MjvScene 对象，用于存储要渲染的场景信息，maxgeom 参数指定场景中最大的几何体数量
scene = mujoco.MjvScene(model, maxgeom=10000)
# 创建一个 MjvPerturb 对象，用于处理场景中的扰动信息，例如外力等
perturb = mujoco.MjvPerturb()
# 创建一个 MjvOption 对象，用于设置场景渲染的各种选项
opt = mujoco.MjvOption()# 创建一个 MjvCamera 对象，用于控制场景的视角
cam = mujoco.MjvCamera()
# 使用默认设置初始化相机对象
mujoco.mjv_defaultCamera(cam)# 开始模拟循环，只要模拟时间未达到总时间且窗口没有被关闭，就继续循环
while data.time < sim_time and not glfw.window_should_close(window):# 计算机械臂末端当前位置与目标位置之间的误差，用向量表示error = target_pos - data.geom('ee_geom').xpos# 根据误差和比例系数计算控制力矩，这里使用简单的比例控制算法control_torque = kp * error# 将计算得到的控制力矩应用到模型的控制输入中，控制机械臂的运动data.ctrl[:] = control_torque# 在每个控制周期内，执行多次模拟步骤，确保模拟的精度for _ in range(int(control_period / model.opt.timestep)):# 执行一次模拟步骤，更新模型的状态mujoco.mj_step(model, data)# 获取当前窗口的帧缓冲区大小，即窗口的实际渲染区域大小viewport_width, viewport_height = glfw.get_framebuffer_size(window)# 创建一个 MjrRect 对象，用于定义渲染的视口区域，左上角坐标为 (0, 0)，宽度和高度为窗口的大小viewport = mujoco.MjrRect(0, 0, viewport_width, viewport_height)# 更新场景信息，根据模型和数据的当前状态更新场景中的几何体、光照等信息mujoco.mjv_updateScene(model, data, opt, perturb, cam, mujoco.mjtCatBit.mjCAT_ALL, scene)# 创建一个 MjrContext 对象，用于管理渲染上下文，指定字体缩放比例context = mujoco.MjrContext(model, mujoco.mjtFontScale.mjFONTSCALE_150)# 渲染场景，将更新后的场景信息渲染到指定的视口区域mujoco.mjr_render(viewport, scene, context)# 交换前后缓冲区，将渲染好的图像显示到窗口上glfw.swap_buffers(window)# 处理窗口的事件，例如鼠标点击、键盘输入等glfw.poll_events()# 每 0.1 秒打印一次当前的模拟时间和机械臂末端的位置if data.time % 0.1 < 0.001:print(f'time: {data.time:.2f}, end effector pos: {data.geom("ee_geom").xpos}')#模拟结束后，终止 GLFW 库，释放相关资源
glfw.terminate()