Mujoco_WASM

在本地运行 simulate。 此视频展示了 MuJoCo 原生交互式查看器 simulate 的录屏。请按照文档中的快速入门部分描述的步骤在您的机器上运行 simulate。
探索在线 IPython Notebook 教程。 如果您是 Python 用户，建议从运行在 Google Colab 上的教程 Notebook 开始：

入门教程讲解 MuJoCo 基础知识：
模型编辑教程演示如何通过代码程序化创建和编辑模型：
rollout 教程介绍如何使用多线程 rollout 模块：
LQR 教程演示如何合成线性二次型控制器（LQR），实现人形机器人单腿平衡：
最小二乘法教程解释如何使用基于 Python 的非线性最小二乘求解器：
MJX 教程提供了 MuJoCo XLA 的使用示例，它是用 JAX 编写的 MuJoCo 分支版本：
可微物理教程展示如何利用从 MuJoCo 物理计算步中自动推导出的解析梯度来训练运动控制策略：

安装

预编译二进制文件

带有版本号的正式发行版预编译二进制文件可在 GitHub 发布页面获取，支持 Linux（x86-64 和 AArch64）、Windows（仅限 x86-64）和 macOS（通用架构）。这是使用本软件的推荐方式。

从源码构建

希望从源码构建 MuJoCo 的用户请参阅文档中的从源码构建部分。但请注意，main 分支最新的提交可能不够稳定。

Python (>= 3.10)

原生 Python 绑定已预打包了 MuJoCo 副本，可以通过 PyPI 进行安装：

pip install mujoco

请注意，预构建的 Linux wheel 面向 manylinux2014，兼容的发行版参见此处。有关从源码构建绑定等更多信息，请参阅文档中的 Python 绑定部分。

版本规范

我们力求在每月的首周发布新版本 MuJoCo。自 3.5.0 版本起，我们的版本命名规范变更为修订版语义化版本控制（modified Semantic Versioning），详情请参阅版本规范。

参与贡献

我们非常欢迎社区参与：包括提问、寻求帮助、错误报告以及功能建议。欲了解更多有关提交 Bug 报告、功能需求以及更深入贡献的指引，请参阅我们的贡献指南和代码风格指南。

提问与交流

欢迎在 GitHub 的 “Asking for Help” 讨论区提出问题或寻求帮助，请尽量聚焦于具体的问题或疑问。

错误报告与功能需求

GitHub Issues 仅用于提交 Bug 报告、功能需求以及其他与开发相关的主题。

引用

如果您在公开发表的学术研究中使用了 MuJoCo，请按如下格式引用：

@inproceedings{todorov2012mujoco,
  title={MuJoCo: A physics engine for model-based control},
  author={Todorov, Emanuel and Erez, Tom and Tassa, Yuval},
  booktitle={2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems},
  pages={5026--5033},
  year={2012},
  organization={IEEE},
  doi={10.1109/IROS.2012.6386109}
}

开源许可证与免责声明

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