ttktjmt/mjswan

解決的問題

簡化強化學習（RL）模擬的分享與展示流程。使用者無需安裝複雜的物理引擎或運行沉重的伺服器，即可在瀏覽器中以靜態網站的形式執行這些模擬。

工作原理

此框架整合了三項核心技術，將模擬移至客戶端：使用 MuJoCo WASM 進行物理模擬，使用 ONNX Runtime 執行 AI 策略，使用 Three.js 進行 3D 渲染。此架構確保所有運算皆在使用者裝置上完成，無需後端伺服器。

適用對象

專為希望創建可互動、可攜帶的機器人策略示範的 RL 研究人員與開發者設計，可輕鬆部署於 GitHub Pages，或嵌入 Google Colab 筆記本中。

特色亮點

• 客戶端執行：無需伺服器，即可即時運行模擬與策略控制。
• WebXR 支援：內建 VR 與 AR 的原生檢視器，支援追蹤手部互動。
• 跨平台相容：支援桌面與行動瀏覽器。
• mjlab 原生支援：可快速將 mjlab 庫中的任務轉換為網頁示範。
• 輕鬆部署：可匯出為靜態網站，實現無縫分發。