MuJoCo MPC라는 이름의 리눅스 앱으로, 최신 버전은 V0.1.0sourcecode.tar.gz로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks가 포함된 MuJoCo MPC라는 앱을 무료로 온라인에서 다운로드하여 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
무조코 MPC
설명 :
MuJoCo MPC(MJPC)는 Google DeepMind에서 개발한 MuJoCo 물리 엔진을 기반으로 구축된 실시간 모델 예측 제어(MPC)를 위한 고급 대화형 프레임워크입니다. 연구자와 로봇공학자는 이 프레임워크를 통해 시뮬레이션 또는 실제 로봇 시스템에 대한 복잡한 제어 작업을 설계, 시각화 및 실행할 수 있습니다. MJPC는 고성능 GUI와 iLQG, 경사 하강법, 예측 샘플링(경쟁적이고 미분 없는 방식으로 강력한 실시간 제어를 구현하는 방법)을 포함한 다양한 예측 제어 알고리즘을 통합합니다. 이 시스템은 멀티 슈팅 최적화를 지원하여 사족 보행, 인간형 추적, 정교한 조작 등 다양한 영역에서 정밀한 동작 계획을 가능하게 합니다. MJPC는 C++ 코어 외에도 실험적인 Python API를 포함하고 있어 사용자 지정 모델 및 MuJoCo 작업과의 통합을 통해 유연한 스크립팅 및 실험을 지원합니다.
기능
- 다중 플래너(iLQG, 경사 하강법, 예측 샘플링)를 사용한 실시간 모델 예측 제어
- 작업 및 궤적을 시각화하기 위한 대화형 그래픽 사용자 인터페이스
- 장기적 시야에 대한 강력한 제어를 위한 다중 촬영 최적화 프레임워크
- 작업 스크립팅 및 MuJoCo 통합을 위한 실험적 Python API
- 복잡한 제어 작업 지원(사족, 인간형, 조작, 동작 추적)
- 로봇 제어를 위한 완전 오픈 소스 및 확장 가능한 연구 프로토타입
프로그래밍 언어
C++, 파이썬
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/mujoco-mpc.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.