Repolode
Предложить
robfiras

robfiras/loco-mujoco

Бенчмарк имитационного обучения для управления всем телом с окружениями MuJoCo и MJX для гуманоидов, четвероногих роботов и биомеханических моделей человека.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
1,472
Форки
152
Открытые issues
43
Последний коммит
позавчера

Что это?

LocoMuJoCo — бенчмарк имитационного обучения для управления всем телом. Он включает набор окружений для передвижения гуманоидов, четвероногих роботов и биомеханических моделей человека, каждое из которых связано с наборами данных захвата движений, такими как AMASS, LAFAN1 и собственный датасет LocoMuJoCo.

Окружения работают на MuJoCo для симуляции отдельных экземпляров либо на MJX и MJWarp для параллельной симуляции на совместимых GPU. В проект входят реализации PPO, GAIL, AMP и DeepMimic на JAX, каждая в одном файле; также поддерживаются пользовательские функции вознаграждения для обучения с подкреплением. Кроме того, проект предоставляет интерфейс Gymnasium.

Помимо обучения, проект предлагает ретаргетинг движений между роботами, метрики сравнения траекторий, такие как динамическое выравнивание по времени и дискретное расстояние Фреше, а также встроенную рандомизацию домена и ландшафта. Типы наблюдений, функции вознаграждения, обработчики завершения эпизодов и компоненты рандомизации можно заменять и повторно использовать.

Ключевые возможности

  • 01Окружения для гуманоидов, четвероногих роботов и биомеханических моделей человека на базе MuJoCo
  • 02Параллельная симуляция с бэкендами MJX и MJWarp
  • 03Реализации PPO, GAIL, AMP и DeepMimic на JAX, каждая в одном файле
  • 04Ретаргетинг движений между роботами для существующих наборов данных
  • 05Встроенная рандомизация домена и ландшафта
  • 06Интерфейс Gymnasium

Сценарии использования

  • Сравнение алгоритмов имитационного обучения на задачах передвижения
  • Обучение политик ходьбы гуманоидов на данных захвата движений
  • Обучение с подкреплением и пользовательскими функциями вознаграждения на моделях шагающих роботов
  • Сравнение траекторий движений с помощью метрик DTW или расстояния Фреше

Быстрый старт

  1. 1

    Клонируйте репозиторий

  2. 2

    Установите пакет в редактируемом режиме из папки репозитория

    pip install -e .
  3. 3

    При необходимости установите JAX с поддержкой GPU

    pip install jax["cuda12"]

Что важно знать

  • Согласно README, необходимо клонировать репозиторий, а не устанавливать пакет напрямую из PyPI.
  • Для использования GPU с JAX требуется отдельно установить CUDA.
  • Для работы среды MyoSkeleton нужно принять лицензию и отдельно скачать модель.
  • Из-за условий лицензирования наборы данных AMASS необходимо отдельно скачать и установить.

В подборках

Фреймворки и среды для обучения с подкреплениемПроекты робототехники и воплощённого ИИ

Темы

#imitation-learning#reinforcement-learning#mujoco#robotics#humanoid#locomotion#jax

Частые вопросы

Что такое loco-mujoco?
Бенчмарк имитационного обучения для управления всем телом с окружениями MuJoCo и MJX для гуманоидов, четвероногих роботов и биомеханических моделей человека. LocoMuJoCo — бенчмарк имитационного обучения для управления всем телом. Он включает набор окружений для передвижения гуманоидов, четвероногих роботов и биомеханических моделей человека, каждое из которых связано с наборами данных захвата движений, такими как AMASS, LAFAN1 и собственный датасет LocoMuJoCo.
loco-mujoco можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
loco-mujoco распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
loco-mujoco всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в loco-mujoco — 5 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать loco-mujoco?
Сравнение алгоритмов имитационного обучения на задачах передвижения Обучение политик ходьбы гуманоидов на данных захвата движений Обучение с подкреплением и пользовательскими функциями вознаграждения на моделях шагающих роботов Сравнение траекторий движений с помощью метрик DTW или расстояния Фреше
Как установить loco-mujoco?
Клонируйте репозиторий Установите пакет в редактируемом режиме из папки репозитория: pip install -e . При необходимости установите JAX с поддержкой GPU: pip install jax["cuda12"]
Где скачать loco-mujoco?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/robfiras/loco-mujoco

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

huggingface / lerobot

Библиотека PyTorch с моделями, датасетами и инструментами для робототехники в реальных условиях: управление оборудованием, сбор данных, обучение и оценка политик.

ИИ и машинное обучение#robotics#pytorch#imitation-learning
28,7 тыс.+86 за неделю6 тыс.PythonApache-2.0Обновлён 19 часов назад