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何を解決するか

強化学習（RL）シミュレーションの共有とデモを簡素化します。ユーザーが複雑な物理エンジンをインストールしたり、重いサーバーを実行したりする必要がなく、Webブラウザ内で静的サイトとしてシミュレーションを実行できます。

動作方法

このフレームワークは、3つのコア技術を統合して、シミュレーションをクライアント側に移行しています：物理シミュレーションに MuJoCo WASM、AIポリシーの実行に ONNX Runtime、3Dレンダリングに Three.js を使用します。このアーキテクチャにより、すべての計算がユーザーのデバイス上で行われ、バックエンドサーバーの必要がありません。

対象ユーザー

ロボットポリシーのインタラクティブでポータブルなデモを作成したい強化学習研究者や開発者向けです。GitHub Pages などに簡単にホスティングできるほか、Google Colab ノートブックに埋め込むことも可能です。

特徴

• クライアント側実行：サーバーなしでリアルタイムにシミュレーションとポリシー制御を実行。
• WebXRサポート：VRおよびAR用のネイティブビューアーを備え、トラッキングされた手の操作に対応。
• クロスプラットフォーム：デスクトップおよびモバイルブラウザで互換性あり。
• mjlabネイティブ：mjlabライブラリのタスクを迅速にWebデモに変換可能。
• 簡単なデプロイ：静的サイトとしてエクスポートでき、配布が容易。