robfiras/loco-mujoco

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01MuJoCo 기반 휴머노이드, 사족보행 로봇, 생체역학 인체 환경
• 02MJX 및 MJWarp 백엔드를 통한 병렬 시뮬레이션
• 03PPO, GAIL, AMP, DeepMimic의 단일 파일 JAX 구현
• 04기존 데이터셋을 위한 로봇 간 모션 리타게팅
• 05내장된 도메인 및 지형 무작위화
• 06Gymnasium 인터페이스

활용 사례

• 보행 작업에서 모방 학습 알고리즘 벤치마킹
• 모션 캡처 데이터로 휴머노이드 보행 정책 학습
• 다리형 로봇 모델에 사용자 정의 보상을 적용한 강화 학습 실행
• DTW 또는 프레셰 거리 지표로 모션 궤적 비교

빠른 시작

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   저장소를 클론합니다

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   저장소 폴더에서 editable 모드로 설치합니다

   pip install -e .
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   필요한 경우 GPU 지원 JAX를 설치합니다

   pip install jax["cuda12"]

사용 전 알아둘 점

• !README의 안내에 따라 PyPI에서 간편하게 설치하는 대신 저장소를 클론해야 합니다.
• !JAX에서 GPU를 사용하려면 CUDA를 추가로 설치해야 합니다.
• !MyoSkeleton 환경을 사용하려면 라이선스에 동의하고 모델을 별도로 다운로드해야 합니다.
• !라이선스 문제로 AMASS 데이터셋은 별도로 다운로드하고 설치해야 합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

loco-mujoco은(는) 무엇인가요?

휴머노이드, 사족보행 로봇, 근골격계 인체 모델을 위한 MuJoCo 및 MJX 환경을 제공하는 전신 제어 모방 학습 벤치마크입니다. LocoMuJoCo는 전신 제어를 위한 모방 학습 벤치마크입니다. 휴머노이드, 사족보행 로봇, 근골격계 인체 모델을 아우르는 보행 환경을 제공하며, 각 환경에는 AMASS, LAFAN1, 기본 제공 LocoMuJoCo 데이터셋 등의 모션 캡처 데이터셋이 연결되어 있습니다.

loco-mujoco은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

loco-mujoco은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

loco-mujoco은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. loco-mujoco의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.

loco-mujoco은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

보행 작업에서 모방 학습 알고리즘 벤치마킹 모션 캡처 데이터로 휴머노이드 보행 정책 학습 다리형 로봇 모델에 사용자 정의 보상을 적용한 강화 학습 실행 DTW 또는 프레셰 거리 지표로 모션 궤적 비교

loco-mujoco는 어떻게 설치하나요?

저장소를 클론합니다 저장소 폴더에서 editable 모드로 설치합니다: pip install -e . 필요한 경우 GPU 지원 JAX를 설치합니다: pip install jax["cuda12"]

loco-mujoco은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/robfiras/loco-mujoco