これはMuJoCo MPCというLinuxアプリで、最新リリースはV0.1.0sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーOnWorksでオンラインで実行できます。
MuJoCo MPC with OnWorks というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
ムジョコMPC
説明：
MuJoCo MPC（MJPC）は、Google DeepMindが開発したMuJoCo物理エンジン上に構築された、リアルタイムモデル予測制御（MPC）のための高度なインタラクティブフレームワークです。研究者やロボット工学者は、MJPCを使用することで、シミュレーションまたは実際のロボットシステムの複雑な制御タスクを設計、視覚化、実行できます。MJPCは、高性能GUIと、iLQG、勾配降下法、予測サンプリング（堅牢なリアルタイム制御を実現する競合的かつ導関数を使用しない手法）などの複数の予測制御アルゴリズムを統合しています。このシステムはマルチシューティング最適化をサポートしており、四足歩行、ヒューマノイドトラッキング、器用な操作など、さまざまな領域にわたる正確な動作計画を可能にします。MJPCにはC++コアに加えて、実験的なPython APIが含まれており、カスタムモデルやMuJoCoタスクとの統合により、柔軟なスクリプト作成と実験が可能です。
オプション
- 複数のプランナーを使用したリアルタイムモデル予測制御（iLQG、勾配降下法、予測サンプリング）
- タスクと軌跡を視覚化するためのインタラクティブなグラフィカルユーザーインターフェース
- 長期にわたる堅牢な制御のためのマルチシューティング最適化フレームワーク
- タスク スクリプトと MuJoCo 統合のための実験的な Python API
- 複雑な制御タスク（四足歩行、ヒューマノイド、操作、モーショントラッキング）のサポート
- ロボット制御のための完全にオープンソースで拡張可能な研究プロトタイプ
プログラミング言語
C ++、Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/mujoco-mpc.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。