robfiras/loco-mujoco

何を解決するか

LocoMuJoCo は、全身制御に焦点を当てたイミテーション学習の標準化ベンチマークを提供します。人間型ロボットや四足歩行ロボットが複雑な運動を実行する訓練の難しさに対処するため、多様な環境と高品質なモーションキャプチャデータセットを提供しています。

仕組み

このプロジェクトは、単一環境シミュレーションには MuJoCo を、GPU 上の高速並列シミュレーションには MJX/MjWarp を統合しています。JAX を使用して、トレーニングと環境ロジックを1つの関数にコンパイルし、最大のパフォーマンスを実現します。システムは、AMASS や LAFAN1 などのソースからのモーションキャプチャデータを、1つのロボットモデルから別のモデルにリターゲット可能で、動的時系列ワーピングなどの JAX ベースのメトリクスを用いて軌道を比較できます。

対象ユーザー

ロボット歩行、イミテーション学習、複雑な骨格またはロボット体に対する強化学習に取り組む研究者や開発者向けに設計されています。

特徴

• 多様なロボットモデル: 12種類の人間型と4種類の四足歩行環境を含み、バイオメカニカルな人間モデルも含まれます。
• 大規模なデータセット: 人間型ロボット向けに22,000件以上のモーションキャプチャサンプルを提供。
• 高性能: JITコンパイルされた JAX アルゴリズム（PPO、GAIL、AMP、DeepMimic）と MjWarp バックエンドによる加速GPUシミュレーションをサポート。
• 柔軟なツールキット: 組み込みのドメインおよび地形ランダム化、ロボット間リターゲット、Gymnasium互換インターフェースを備えています。