mjlab
mjlab是一个基于MuJoCo的机器人强化学习训练框架，用于人形机器人控制策略的训练与评估
时间轴 (近 90 天)
一位游戏动画师使用MyoSuite的MyoLeg模型（80块腿部肌肉）在MuJoCo/MuJoCo Warp中，用PPO算法（通过mjlab调用RSL-RL）在一台笔记本GPU上训练了NPC物理行走策略。
mjlab是一个将MuJoCo（及其GPU加速版MuJoCo Warp）与RSL-RL衔接的训练框架，使开发者能在单块GPU上并行运行数千个环境实例。
开发者为Asimov 1人形机器人构建全身恢复策略，目标是从随机仰卧、俯卧或侧卧姿态（附带关节扰动）恢复到直立并保持稳定。
代码和训练设置已在GitHub仓库的feature/mjlab-standup分支公开。
microduck_rl是专为Microduck机器人打造的强化学习训练环境，基于mjlab构建，主要采用Python语言开发
该项目策略使用mjlab（MuJoCo的封装工具）从零训练，在单张RTX 3080上约4小时完成收敛
策略使用mjlab（MuJoCo的封装工具）从零开始训练，在单张RTX 3080上约4小时即可完成收敛
全部知识事实 (7)
一位游戏动画师使用MyoSuite的MyoLeg模型（80块腿部肌肉）在MuJoCo/MuJoCo Warp中，用PPO算法（通过mjlab调用RSL-RL）在一台笔记本GPU上训练了NPC物理行走策略。
50%待验证mjlab是一个将MuJoCo（及其GPU加速版MuJoCo Warp）与RSL-RL衔接的训练框架，使开发者能在单块GPU上并行运行数千个环境实例。
50%待验证开发者为Asimov 1人形机器人构建全身恢复策略，目标是从随机仰卧、俯卧或侧卧姿态（附带关节扰动）恢复到直立并保持稳定。
50%待验证microduck_rl是专为Microduck机器人打造的强化学习训练环境，基于mjlab构建，主要采用Python语言开发
50%待验证该项目策略使用mjlab（MuJoCo的封装工具）从零训练，在单张RTX 3080上约4小时完成收敛
50%待验证策略使用mjlab（MuJoCo的封装工具）从零开始训练，在单张RTX 3080上约4小时即可完成收敛
50%待验证代码和训练设置已在GitHub仓库的feature/mjlab-standup分支公开。
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