Dies ist die Linux-App namens MuJoCo Playground, deren neueste Version als Releasev0.0.5sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens MuJoCo Playground mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
MuJoCo-Spielplatz
BESCHREIBUNG:
MuJoCo Playground, entwickelt von Google DeepMind, ist eine GPU-beschleunigte Suite von Simulationsumgebungen für Roboterlernen und Sim-to-Real-Forschung, die auf MuJoCo MJX aufbaut. Es vereint eine Reihe von Steuerungs-, Fortbewegungs- und Manipulationsaufgaben in einem konsistenten und skalierbaren Framework, das für JAX- und Warp-Backends optimiert ist. Das Projekt umfasst klassische Steuerungs-Benchmarks von dm_control, fortschrittliche Fortbewegungssysteme für Vier- und Zweibeiner sowie geschickte und nicht-greifende Manipulations-Setups. Es bietet außerdem optionale visuelle Trainingsfunktionen durch die Integration mit Madrona-MJX, sodass Forscher Richtlinien direkt anhand von Bildeingaben auf GPUs trainieren können. MuJoCo Playground unterstützt sowohl die MJX JAX-Implementierung als auch die Warp-Physik-Engine und ermöglicht so den flexiblen Einsatz in verschiedenen Forschungspipelines. Die Umgebungen sind für schnelles Training, Kompatibilität mit Reinforcement-Learning-Bibliotheken und Echtzeit-Trajektorienvisualisierung mit rscope konzipiert.
Eigenschaften
- GPU-beschleunigte Physiksimulation über MuJoCo MJX- und Warp-Backends
- Große Auswahl an Umgebungen für Steuerung, Fortbewegung und Manipulation
- Vision-basierte Lernunterstützung durch Madrona-MJX-Integration
- JAX-kompatible Trainingspipelines mit Beispiel-PPO-Skripten
- Interaktive Flugbahnvisualisierung über rscope
- Reproduzierbare Umgebungen auf Forschungsniveau mit CUDA- und Colab-Unterstützung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/mujoco-playground.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.