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해결하는 문제

강화학습(RL) 시뮬레이션을 공유하고 시연하는 과정을 단순화합니다. 사용자가 복잡한 물리 엔진을 설치하거나 무거운 서버를 실행할 필요 없이, 웹 브라우저 내에서 정적 사이트로 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

작동 방식

이 프레임워크는 세 가지 핵심 기술을 통합하여 시뮬레이션을 클라이언트 측으로 이동시킵니다: 물리 시뮬레이션에 MuJoCo WASM, AI 정책 실행에 ONNX Runtime, 3D 렌더링에 Three.js를 사용합니다. 이 아키텍처는 모든 계산이 사용자 장치에서 이루어지도록 하여 백엔드 서버가 필요 없도록 합니다.

대상 사용자

로봇 정책의 인터랙티브하고 이식 가능한 데모를 만들고 싶은 강화학습 연구자 및 개발자에게 적합합니다. GitHub Pages에 쉽게 호스팅하거나 Google Colab 노트북에 임베드할 수 있습니다.

주요 특징

• 클라이언트 측 실행: 서버 없이 실시간으로 시뮬레이션과 정책 제어를 실행합니다.
• WebXR 지원: VR 및 AR용 네이티브 뷰어를 포함하며, 트래킹된 손 동작을 지원합니다.
• 크로스 플랫폼: 데스크톱 및 모바일 브라우저 모두 호환됩니다.
• mjlab 네이티브: mjlab 라이브러리의 작업을 빠르게 웹 데모로 변환할 수 있습니다.
• 간편한 배포: 정적 사이트로 내보내어 쉽게 배포할 수 있습니다.