1. 引言

在机器人学与强化学习研究中，仿真环境的选择直接影响训练效率与最终性能。
MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact） 作为一款高精度、多关节动力学仿真引擎，凭借其对刚体动力学、关节约束和接触碰撞的高效模拟能力，已成为机器人控制与策略学习领域的重要工具。相比其他物理引擎（如 Bullet、ODE、PhysX），MuJoCo 在以下几个方面具备显著优势：

  • 高保真动力学模拟：基于精确的解析力学求解器，能稳定处理复杂关节与接触约束。
  • 实时渲染与低延迟计算：可在高帧率下运行，支持在线调试与人机交互。
  • 灵活的模型定义：使用 XML 描述机器人结构，便于参数化设计与批量生成模型。
  • 与机器学习框架的无缝集成：可直接对接 Gymnasium、dm_control、Stable-Baselines3 等库，快速构建训练管线。

在实际机器人研究中，MuJoCo 既可以作为算法验证平台，也能作为仿真—现实迁移（Sim2Real）的关键环节。通过在虚拟环境中大规模并行训练，研究者能够在节省硬件资源与时间成本的同时，快速迭代策略设计，并在必要时将策略迁移至实体机器人进行验证。

本系列内容将围绕 “MuJoCo 仿真环境下的机器人训练” 展开，涵盖从模型搭建、环境封装，到强化学习训练与性能评估的完整流程。目标是为读者提供一套可复现的技术路线，使其能够在自己的研究或工程项目中高效利用 MuJoCo 完成机器人训练任务。

2. MuJoCo 基础（基于 robosuite）

2.1 robosuite 简介

robosuite 是由斯坦福大学与英伟达联合开发的基于 MuJoCo 的机器人仿真框架，提供了大量预定义的机器人模型（Franka Panda、UR5e、Sawyer 等）与任务场景（如 Lift、Stack、NutAssembly），大幅降低了机器人强化学习任务的建模成本。其主要特性包括：

  • 多机器人支持：可同时模拟多个机械臂、手爪等执行机构
  • 高层 API：直接调用任务接口，而无需手写 MuJoCo XML
  • 丰富的传感器信息：关节状态、末端位姿、摄像机图像等
  • 与 RL 框架兼容：可快速接入 Gymnasium、Stable-Baselines3 等

2.2 安装与环境配置

1.安装 MuJoCo（建议使用官方 2.3+ 版本）：
pip install mujoco

或者手动下载 MuJoCo 官方版本，配置 MUJOCO_HOME 环境变量。

2.安装 robosuite：
pip install robosuite
3.可选依赖（用于渲染和 RL 集成）：
pip install opencv-python gymnasium stable-baselines3

⚠ 注意：robosuite 需要 MuJoCo 运行时支持，因此在 Linux/Mac 下要确保系统可访问 GPU（如果开启硬件加速渲染）。

2.3 快速运行示例

以下代码演示如何在 robosuite 中运行一个机械臂的抓取任务，并可视化仿真过程：

import robosuite as suite
from robosuite.controllers import load_controller_config

# 加载控制器配置（可选：OSC_POSE / JOINT_POSITION / JOINT_VELOCITY）
controller_config = load_controller_config(default_controller="OSC_POSE")

# 创建任务环境
env = suite.make(
env_name="Lift",               # 提升物体任务
robots="Panda",                # 使用 Franka Panda 机械臂
controller_configs=controller_config,
has_renderer=True,             # 开启渲染窗口
has_offscreen_renderer=False,  # 不启用离屏渲染
use_camera_obs=False,          # 不使用摄像机图像
control_freq=20                # 控制频率（Hz）
)

# 重置环境
obs = env.reset()

# 模拟运行
for _ in range(1000):
action = env.action_space.sample()  # 随机动作
obs, reward, done, info = env.step(action)
env.render()

env.close()

运行后，你将看到 Panda 机械臂随机动作尝试抓取方块的实时仿真窗口。

2.4 常用 API 简介

suite.make(env_name, robots, …)：创建环境

  • env.reset()：重置环境，返回初始观测

  • env.step(action)：执行动作，返回 (obs, reward, done, info)

  • env.render()：渲染环境（需要 has_renderer=True）

  • controller_configs：定义机械臂的控制模式（笛卡尔位置、关节速度等）

3. 机器人建模（robosuite 下的 XML 扩展与定制场景）

虽然 robosuite 提供了大量内置的机器人与任务，但在研究或工程项目中，我们常常需要 修改机械臂结构、添加新物体、或者定制交互环境。
这部分工作依赖 MuJoCo 的 MJCF（XML）文件，robosuite 在运行时会加载这些 XML，因此我们可以通过继承和修改 XML 实现扩展。

3.1 robosuite 模型文件结构

robosuite 的模型位于：

robosuite/models/
├── assets/           # 材质、纹理、几何体
├── grippers/         # 夹爪模型
├── robots/           # 机械臂模型
├── objects/          # 场景中可交互的物体
└── tasks/            # 任务 XML 组合文件

例如 Panda 机械臂的 XML 文件路径：

robosuite/models/robots/panda/robot.xml

3.2 添加自定义物体

我们可以新建一个 my_block.xml，定义一个 0.05 m 边长的立方体，带有摩擦系数与质量参数：

<mujoco>
    <asset>
        <!-- 材质 -->
        <texture type="cube" name="block_tex" width="512" height="512" rgb1="0.8 0.2 0.2" rgb2="0.8 0.2 0.2"/>
        <material name="block_mat" texture="block_tex" specular="0.5" shininess="0.5"/>
    </asset>

    <worldbody>
        <body name="custom_block" pos="0 0 0.025">
            <geom name="block_geom" type="box" size="0.025 0.025 0.025"
                  material="block_mat" density="1000"
                  friction="0.8 0.005 0.0001" />
        </body>
    </worldbody>
</mujoco>

关键参数：

  • size：几何体半尺寸（0.025 表示 5cm 边长立方体）
  • density：密度（单位 kg/m³）
  • friction：三个值分别为滑动摩擦、滚动摩擦、扭转摩擦

3.3 将物体加入任务场景

以 Lift 任务为例，原任务会加载一个默认的方块，我们可以将其替换为 my_block.xml。
任务 XML 通常位于：

robosuite/models/tasks/Lift.xml

在 <worldbody> 内找到物体定义，替换为：

<include file="../objects/my_block.xml"/>

这样任务就会加载我们定义的立方体。

3.4 在 Python 中加载自定义任务

robosuite 允许你通过 自定义任务文件路径 来运行修改后的 XML 场景。

import robosuite as suite
from robosuite.controllers import load_controller_config

controller_config = load_controller_config(default_controller="OSC_POSE")

env = suite.make(
    env_name="Lift",               # 使用 Lift 任务逻辑
    robots="Panda",                # Panda 机械臂
    controller_configs=controller_config,
    has_renderer=True,
    use_camera_obs=False,
    task_kwargs={"model_xml_path": "models/tasks/Lift.xml"}  # 指定修改后的任务 XML
)

obs = env.reset()
for _ in range(500):
    action = env.action_space.sample()
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    env.render()

env.close()

这样，Panda 机械臂就会在仿真环境中尝试抓取我们自定义的红色立方体。

3.5 进阶：自定义机器人

如果需要修改机械臂的 关节长度、末端工具、自由度，可以直接复制并修改：

robosuite/models/robots/panda/robot.xml

常用修改包括：

  • 调整 限制（range）

  • 更换夹爪模型（修改 ）

  • 添加传感器（ 节点）

4. 训练流程：robosuite + robomimic 协同

4.1 robomimic 简介

robomimic 是由 NVIDIA 研究团队开发的 机器人模仿学习（Imitation Learning, IL） 框架，支持：

  • 行为克隆（BC）、基于强化学习的模仿（BC-RL）、生成式模仿（GAIL）

  • 与 robosuite 无缝集成（直接加载任务与机器人模型）

  • 统一的数据采集、回放与策略训练 API

  • 支持 多模态输入（关节状态 + 摄像机图像 + 力传感）

在协同训练中，robosuite 负责提供 高保真物理仿真环境，robomimic 负责 采集数据、训练策略、执行评估。

4.2 安装依赖

# 安装 robosuite
pip install robosuite

# 安装 robomimic（建议源码安装以便修改配置）
git clone https://github.com/ARISE-Initiative/robomimic.git
cd robomimic
pip install -e .

⚠ robomimic 需要 PyTorch >= 1.9，建议在虚拟环境中安装，避免和其他深度学习项目冲突。

4.3 数据采集（使用 robosuite 环境）

robomimic 提供了 collect_demos.py 脚本，可以直接从 robosuite 任务中采集专家演示数据。
例如采集 Panda 机械臂 Lift 任务 的 50 条演示：

python robomimic/scripts/collect_demos.py \
    --env robosuite \
    --env-name Lift \
    --robots Panda \
    --dataset-path datasets/lift/lift_demo.hdf5 \
    --num-demos 50 \
    --use-gui

运行时会弹出 robosuite 渲染窗口，用户可以用键盘或 3D 鼠标控制机械臂完成任务，数据将保存到 .hdf5 文件中（包含观测、动作、奖励等信息）。

4.4 策略训练（模仿学习 + 强化学习）

以下示例展示如何用 robomimic 的 BC-RNN（行为克隆 + 循环网络）算法训练 Lift 任务策略：

python robomimic/scripts/train.py \
    --config configs/bc_rnn.json \
    --dataset datasets/lift/lift_demo.hdf5 \
    --output-dir results/lift_bc_rnn

配置文件 bc_rnn.json 中可以指定：

  • model: 网络结构（MLP / CNN / LSTM）

  • obs_modality: 使用的观测类型（状态 / 图像）

  • train: 训练轮数、批大小、学习率

  • algo: 算法类型（BC、BC-RNN、BC-RL、HBC 等）

4.5 协同训练流程（IL + RL）

robomimic 支持先用模仿学习初始化策略，再用 RL 微调。例如：

1. 阶段 1（IL）：使用 BC 在专家演示上训练策略

2. 阶段 2（RL）：将策略加载到 PPO / SAC 继续训练，提高泛化能力

示例流程：

# 阶段 1：BC 训练
python train.py \
    --config configs/bc.json \
    --dataset datasets/lift/lift_demo.hdf5 \
    --output-dir results/lift_bc

# 阶段 2：SAC 微调
python train.py \
    --config configs/sac.json \
    --dataset datasets/lift/lift_demo.hdf5 \
    --init-policy results/lift_bc/model_epoch_50.pth \
    --output-dir results/lift_bc_sac

4.6 策略评估

训练完成后，可使用 robomimic 的 rollout_policy.py 在 robosuite 环境中测试策略表现：

python robomimic/scripts/rollout_policy.py \
    --dataset datasets/lift/lift_demo.hdf5 \
    --policy results/lift_bc_sac/model_epoch_100.pth \
    --video-path videos/lift_test.mp4

4.7 协同训练优势

  • 数据高效：IL 阶段快速收敛，减少 RL 纯探索带来的低效

  • 策略稳定：BC 初始化降低 RL 收敛方差

  • 可扩展：支持多任务、多机器人，并可加入视觉模态

# 机器人 # 人工智能 # 机器学习
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DAMO开发者矩阵

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