これはMuJoCo PlaygroundというLinuxアプリで、最新リリースはReleasev0.0.5sourcecode.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。
OnWorks を使用して、MuJoCo Playground 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：
MuJoCoプレイグラウンド
説明：
Google DeepMindが開発したMuJoCo Playgroundは、MuJoCo MJXを基盤として構築された、ロボット学習およびシミュレーションから現実世界への応用研究のためのGPUアクセラレーションによるシミュレーション環境スイートです。制御、移動、操作といった様々なタスクを、JAXおよびWarpバックエンド向けに最適化された一貫性と拡張性に優れたフレームワークに統合しています。このプロジェクトには、dm_controlの標準的な制御ベンチマーク、高度な四足歩行および二足歩行システム、器用な操作設定と非把持操作設定が含まれています。また、Madrona-MJXとの統合により、オプションの視覚ベーストレーニング機能も提供しており、研究者はGPU上で画像入力から直接ポリシーをトレーニングできます。MuJoCo Playgroundは、MJX JAX実装とWarp物理エンジンの両方をサポートしており、研究パイプライン全体で柔軟に使用できます。これらの環境は、高速トレーニング、強化学習ライブラリとの互換性、rscopeを使用したリアルタイムの軌跡可視化を実現するように設計されています。
オプション
- MuJoCo MJX と Warp バックエンドによる GPU アクセラレーション物理シミュレーション
- 制御、移動、操作のための幅広い環境
- Madrona-MJX統合による視覚ベースの学習サポート
- サンプル PPO スクリプトを含む JAX 互換のトレーニング パイプライン
- rscopeによるインタラクティブな軌道可視化
- CUDA と Colab をサポートする、再現性の高い研究レベルの環境
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/mujoco-playground.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。