Il s'agit de l'application Linux MuJoCo Playground, dont la dernière version est téléchargeable sous Releasev0.0.5sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée MuJoCo Playground avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Aire de jeux MuJoCo
DESCRIPTION
MuJoCo Playground, développé par Google DeepMind, est une suite d'environnements de simulation accélérés par GPU pour l'apprentissage robotique et la recherche de simulation en conditions réelles, construite sur MuJoCo MJX. Elle unifie diverses tâches de contrôle, de locomotion et de manipulation au sein d'un framework cohérent et évolutif, optimisé pour les backends JAX et Warp. Le projet inclut des benchmarks de contrôle classiques de dm_control, des systèmes avancés de locomotion quadrupède et bipède, ainsi que des configurations de manipulation agile et non préhensile. Il offre également des capacités optionnelles d'entraînement par la vision grâce à l'intégration avec Madrona-MJX, permettant aux chercheurs d'entraîner des politiques directement à partir d'images saisies sur les GPU. MuJoCo Playground prend en charge l'implémentation MJX JAX et le moteur physique Warp, offrant une utilisation flexible dans tous les pipelines de recherche. Les environnements sont conçus pour un apprentissage rapide, une compatibilité avec les bibliothèques d'apprentissage par renforcement et une visualisation de trajectoires en temps réel avec rscope.
Comment ça marche
- Simulation physique accélérée par GPU via les backends MuJoCo MJX et Warp
- Large gamme d'environnements pour le contrôle, la locomotion et la manipulation
- Soutien à l'apprentissage basé sur la vision grâce à l'intégration Madrona-MJX
- Pipelines de formation compatibles JAX avec des exemples de scripts PPO
- Visualisation interactive de la trajectoire via rscope
- Environnements reproductibles de qualité recherche avec prise en charge CUDA et Colab
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application est également disponible sur https://sourceforge.net/projects/mujoco-playground.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
