# MuJoCo Web 仿真平台 基于 MuJoCo 官方 `@mujoco/mujoco` JavaScript/WASM 包的中文桌面仿真平台。物理引擎使用默认单线程入口,模型和资源只写入浏览器内的 Emscripten MEMFS,不上传到服务器。 ## MVP 功能 - 导入单个/多个 MJCF(XML)、URDF 和关联资源 - 兼容常见 ROS URDF:规范化重复 material、解析 `package://` 工程内资源路径 - URDF 导入时可选为 hinge/slide 关节生成 motor 驱动器,并可用 kp/kv 调整对应 MJCF 关节刚度与阻尼,并将可调位置/朝向的摄像头固连到指定机器人 Body - 导入保留相对路径的文件夹或 ZIP 工程 - 多模型入口选择、中文加载和编译错误 - Three.js primitive、mesh、材质/贴图显示与对象选择 - 播放、暂停、单步、重置、0.25×–4× 速度 - actuator 滑杆、hinge/slide 关节拖动、动态 body 外力拖拽 - 内置平地、坡道、楼梯、可复现随机障碍物及 9 类系统参数化地形,可配置尺寸、摩擦、难度、种子与高度场采样精度 - 导入单文件 `.py` 控制器,通过本地 Pyodide 在 `mj_step` 前按仿真时间同步执行 - 导入 mjlab 导出的 `policy.onnx`,在浏览器本地执行 Go2-W 平衡/速度策略推理 - 从图形界面向本机训练桥接服务发起 mjlab 强化学习训练、查看进度/日志、停止任务并导入训练生成的 ONNX - FPS、物理耗时和主线程步进预算提示 ## 开发 从仓库根目录运行: ```bash npm install npm run dev ``` 打开 Vite 输出的 HTTP 地址。应用**不支持**通过 `file://` 直接打开,也不注册 Service Worker/PWA。 ## 质量检查 ```bash npm run typecheck npm run lint npm test npm run build npm run test:e2e # 或执行除 E2E 外的完整检查 npm run check ``` E2E 默认使用系统安装的 Google Chrome。若没有 Chrome,可修改 `playwright.config.ts` 或运行 `npx playwright install chromium` 后移除 `channel: 'chrome'`。 ## 生产构建与本地静态部署 ```bash npm run build python3 -m http.server 8080 --directory web-platform-dist ``` 访问 。构建使用 `base: './'`,可部署到任意静态子目录。静态服务器需将 `.wasm` 返回为 `application/wasm`;Python 3.11+、Vite preview、Nginx 等常见服务器均支持。 ## 工程导入约定 - 文件夹和 ZIP 中必须至少有一个根元素为 `` 或 `` 的 `.xml`/`.urdf`。 - 只有一个入口时自动加载;多个入口优先根目录 `model.xml`、`scene.xml` 或唯一 URDF,否则弹窗选择。 - XML 的 `include`、mesh 和贴图路径必须相对于入口/编译器配置可解析。 - 路径穿越、绝对路径、加密 ZIP、重复路径会被拒绝。 - 默认限制:2000 个文件、单文件 128 MiB、总解压大小 512 MiB、ZIP 文件 128 MiB。 - 文件夹或 ZIP 中的 `.py` 会显示在“控制 → Python 控制器”;也可以在加载模型后单独导入不超过 1 MiB 的 `.py`。 ## 地图模块 模型加载后打开右侧“地图”标签,可以选择平地、坡道、楼梯、随机障碍物、系统参数化地形或工程内地图包。参数化地形包括离散障碍、沟壑、倒金字塔阶梯、深坑、金字塔阶梯、轨道、随机粗糙、踏石和波浪地形;相同参数与随机种子会确定性生成相同碰撞层。点击“应用并重新编译”后,平台会在当前入口同目录生成临时组合 MJCF;原始工程文件不会被修改。模型编译失败时保留上一个可用仿真会话。 工程地图由 `map.json`、静态 MJCF 碰撞层和可选的自包含 GLB 视觉层组成: ```text maps/warehouse/ ├── map.json ├── physics/world.xml ├── physics/meshes/*.obj ├── visuals/scene.glb └── authoring/map.scene.json # V3 可选创作层 ``` 最小描述示例: ```json { "schemaVersion": 1, "id": "warehouse", "name": "仓库", "coordinateSystem": { "units": "m", "up": "Z", "forward": "+X" }, "physics": { "source": "physics/world.xml" }, "visual": { "source": "visuals/scene.glb" }, "spawnPoints": [{ "id": "main", "name": "主入口", "position": [0, 0, 0.35], "yawDeg": 0 }] } ``` 物理地图仅允许静态 `worldbody` 以及 mesh、heightfield、texture、material 等基础 asset,不允许 joint、mocap body、actuator、sensor、include 或 default class。OBJ/STL 应使用简化碰撞模型;高精度模型只放入 GLB。GLB 必须是 2.0 自包含文件,外部 URI 会被拒绝。地图统一使用米制、Z-up、+X 前向坐标系。 V3 可编辑地图使用 `schemaVersion: 2`,并增加 `"authoring": { "source": "authoring/map.scene.json" }`。创作层支持方盒、圆柱、胶囊、坡道、楼梯和出生点。“场景 · 资产库”中的认证资产可点击添加或拖到画布落位;没有可编辑地图时,首个资产会立即创建 Schema V2 场景草稿,不触发 MuJoCo 重编译。新增对象支持三种放置方式:自动贴地、沿世界 `-Z` 落到最高静态承载面的自动重力落位,以及禁止位姿编辑的锁定模式。只有点击“应用并重新编译”后才提交物理层。可以通过表单或视口 TransformControls 修改位置、绕 Z 轴旋转和原语尺寸,支持移动/旋转吸附、视口拾取、复制、删除及对齐地面;`W`/`E`/`S` 切换移动、旋转和缩放工具,`Delete` 删除,`Ctrl+Z`/`Ctrl+Y` 撤销重做。编辑只更新 Three.js 草稿预览,点击编辑器内“应用并重新编译”后才生成确定性的静态 MJCF。失败时保留旧仿真和草稿。浏览器不会直接写回原目录,可使用“导出地图 ZIP”下载当前已提交地图包。没有 `authoring.source` 的 V1/V2 地图默认只读;仅由 `box`、`cylinder`、`capsule` 构成且不含 asset、材质、碰撞过滤或隐藏姿态语义的静态 MJCF,可通过“创建可编辑副本”显式升级。转换会生成 `authoring/map.scene.json`、Schema V2 描述和确定性物理层;任何不可逆语义都会导致整体拒绝,不会静默丢失内容。 物理地图超过 2000 个 geom 会产生性能警告,超过 10000 个会被拒绝;GLB 超过 100 万三角面会警告,超过 300 万会被拒绝。当前原生 URDF 模式不支持地图,请切换到“转换为 MJCF”。 ## Python 控制器 Python 控制器是可信的单文件脚本,必须同步定义 `step(ctx, state)`;可选定义 `NAME`、`CONTROL_HZ`(限制为 1–500 Hz)、`init(api)`、`command(name, state)`、`reset(state)` 和 `dispose(state)`。`init` 可用 `api.joint(name)`、`api.actuator(name)`、`api.sensor(name)`、`api.body(name)` 预解析 ID;`step` 可用 `ctx.qpos(id)`、`ctx.qvel(id)`、`ctx.sensor(id)`、`ctx.body_quat(id)`、`ctx.body_position(id)` 读取状态,并用 `ctx.set_control(id, value)` 写入经过有限值检查和 actuator 限幅的控制量。定义 `command` 后,界面会显示停止、前进、后退、左转、右转和起跳按钮,并分别传入 `stop`、`forward`、`backward`、`turn_left`、`turn_right`、`jump`。所有回调都必须同步;异常会自动停止控制器或显示诊断,运行期异常还会暂停仿真并清零 `ctrl`。 当前 Python 与 MuJoCo 都运行在主线程,以保证闭环调用严格位于 `mj_step` 前。仅运行可信脚本;死循环仍可能阻塞页面。Pyodide 及 Python 标准库由 npm 包随生产构建离线发布,不从 CDN 下载;暂不支持第三方 Python 包、`pip` 或多文件 import。 ## 本地强化学习训练 训练仍由本机 Python/mjlab 进程执行,但可以从右侧“控制 → 本地强化学习训练”直接发起和管理。先使用安装了 mjlab、PyTorch 及训练依赖的 Python 启动本地桥接服务: ```bash npm run training-server -- \ --trainer-root /path/to/unitree_rl_mjlab \ --trainer-python /path/to/training-env/bin/python ``` 服务启动时会在终端输出一个随机访问令牌;在界面中填写该令牌后连接。令牌仅保存在当前标签页的 `sessionStorage`。界面默认连接 `http://127.0.0.1:8765`,可选择服务端允许的任务、并行环境数、训练迭代、随机种子、CPU/GPU、GPU 编号和实验记录方式。W&B 默认为本地离线模式,无需登录或 API Key;也可完全禁用,只有明确选择在线模式时才会联网登录。训练期间页面轮询迭代进度与最近日志,可以停止任务;训练成功后点击“导入策略”,生成的 `policy.onnx` 会进入现有 ONNX 加载流程。 桥接服务只监听本机回环地址,并检查 Host、Origin 和 Bearer Token;仅接受允许列表中的任务和经过范围校验的参数,不执行前端提供的 Shell 命令;一次只运行一个训练进程。当前任务使用 `unitree_rl_mjlab` 自带的机器人资产与环境配置,**不会自动把浏览器中临时编辑的 MJCF/URDF 作为训练环境**。自定义浏览器模型训练需要先在 mjlab 中注册对应 task。服务配置、接口和安全边界见 [`../training_server/README.md`](../training_server/README.md)。 ## ONNX 强化学习策略 当前内置任务兼容 `unitree_rl_mjlab` Go2 velocity 的部署观测顺序: ```text base_ang_vel(3) + projected_gravity(3) + velocity_command(3) + gait_phase(2) + joint_pos_rel(12) + joint_vel_rel(12) + last_action(12) = 47 维观测 ``` 策略必须具有一个 `float32` 输入和至少一个 `float32` 输出,输入末维为 47、输出末维为 12。动作按 `FL、FR、RL、RR` 的 hip/thigh/calf 顺序解释,转换为 `default_joint_pos + 0.25 * action` 的关节目标。对于 motor 模型,平台使用与部署配置一致的 kp/kd 执行位置 PD;对于 position actuator,直接写入目标位置。Go2-W 的四个轮电机在此首版腿式策略中保持零力矩。 使用步骤: 1. 导入浮动基座 Go2-W MJCF/URDF,确保腿部关节与 actuator 使用 Unitree 标准命名; 2. 打开右侧“控制 → ONNX 强化学习策略”; 3. 从工程中选择或单独导入 `policy.onnx`; 4. 加载策略,设置前向、侧向和偏航速度,启用策略后播放仿真。 ONNX Runtime Web 的推理接口是异步的。物理循环会在每个 `mj_step` 前持续施加最近一次已完成的动作,并以 50 Hz 提交新观测;界面会显示推理耗时和次数。ONNX 与 Python 控制器互斥,启用其中一个会停止另一个。 > [!IMPORTANT] > 当前内置契约是参考 mjlab Go2 的 12 腿关节策略,不是包含四个轮电机动作的 16 自由度 Go2-W 专用策略。若训练 Go2-W 轮式策略,需要后续同时扩展训练端部署配置和浏览器任务清单,确保观测、动作及归一化完全一致。 ## 示例 `fixtures/` 包含(用于测试和手工验收,不会打进生产构建): - `mjcf_include/`:MJCF include、OBJ/STL mesh 和 PNG texture; - `urdf_mesh/`:引用 OBJ 的 URDF; - `python_controller/`:倒立摆模型及 `balance.py` PD 控制器; - `invalid.xml`:无效模型; - `missing-resource.xml`:缺失资源错误示例。 在“打开文件夹”中选择夹具目录即可加载。 ## 当前限制 - 仅面向桌面版 Chrome、Edge、Firefox;未适配手机和平板。 - 物理运行在主线程、单线程 WASM。超出每帧预算时限制追帧并提示。 - ONNX Runtime Web 当前使用单线程 WASM;策略必须将观测归一化包含在导出的 ONNX 图内,平台不会额外加载训练 checkpoint 的运行均值。 - 不支持 Xacro、账号或云端保存;Python 控制器暂不支持第三方包和不可信代码隔离。 - 关节拖动只支持 hinge/slide;ball/free joint 只读。 - MuJoCo WASM 本身不支持 DAE mesh。平台会移除 DAE visual,并以 collision 几何显示;DAE collision 会替换为半径 0.05 m 的占位球体并在界面警告。高精度仿真应先将 DAE 转为 OBJ/STL 或改为 URDF primitive。 - 导入工程只存在当前页面内存,刷新页面后需重新导入。