Este é o aplicativo Linux chamado MuJoCo MPC, cuja versão mais recente pode ser baixada como V0.1.0sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado MuJoCo MPC com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CAPTURAS DE TELA:
MuJoCo MPC
DESCRIÇÃO:
O MuJoCo MPC (MJPC) é uma estrutura interativa avançada para controle preditivo de modelos em tempo real (MPC) construída sobre o mecanismo de física MuJoCo, desenvolvido pelo Google DeepMind. Ele permite que pesquisadores e roboticistas projetem, visualizem e executem tarefas de controle complexas para sistemas robóticos simulados ou reais. O MJPC integra uma interface gráfica de usuário (GUI) de alto desempenho e múltiplos algoritmos de controle preditivo, incluindo iLQG, gradiente descendente e amostragem preditiva — um método competitivo e sem derivativos que proporciona um controle robusto em tempo real. O sistema suporta otimização de múltiplos disparos, permitindo o planejamento preciso de movimentos em diversos domínios, como locomoção quadrúpede, rastreamento humanoide e manipulação destreza. Além de seu núcleo C++, o MJPC inclui uma API Python experimental, permitindo a integração com modelos personalizados e tarefas MuJoCo para scripts e experimentação flexíveis.
Recursos
- Controle preditivo de modelo em tempo real com múltiplos planejadores (iLQG, Gradient Descent, Amostragem Preditiva)
- Interface gráfica de usuário interativa para visualização de tarefas e trajetórias
- Estrutura de otimização de múltiplos disparos para controle robusto em horizontes longos
- API Python experimental para script de tarefas e integração com MuJoCo
- Suporte para tarefas de controle complexas (quadrúpede, humanoide, manipulação, rastreamento de movimento)
- Protótipo de pesquisa totalmente de código aberto e extensível para controle de robótica
Linguagem de Programação
C ++, Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/mujoco-mpc.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.