MuJoCo Playground

要約

MJXで構築されたロボット学習のための完全にオープンソースのフレームワークであるMujoco Playgroundを紹介します。これは、シミュレーション、トレーニング、およびSIMからリアルへの転送をロボットに合理化するという明確な目標です。
シンプルな「PIPインストールプレイグラウンド」を使用すると、研究者は単一のGPUで数分でポリシーを訓練できます。
Playgroundは、4倍、ヒューマノイド、器用な手、ロボットアームなど、さまざまなロボットプラットフォームをサポートし、状態入力とピクセル入力の両方からゼロショットシムからリアルへの転送を可能にします。
これは、物理エンジン、バッチレンダラー、トレーニング環境を含む統合スタックを通じて実現されます。
ビデオの結果に加えて、フレームワーク全体がplayground.mujoco.orgで無料で入手できます。

要約(オリジナル)

We introduce MuJoCo Playground, a fully open-source framework for robot learning built with MJX, with the express goal of streamlining simulation, training, and sim-to-real transfer onto robots. With a simple ‘pip install playground’, researchers can train policies in minutes on a single GPU. Playground supports diverse robotic platforms, including quadrupeds, humanoids, dexterous hands, and robotic arms, enabling zero-shot sim-to-real transfer from both state and pixel inputs. This is achieved through an integrated stack comprising a physics engine, batch renderer, and training environments. Along with video results, the entire framework is freely available at playground.mujoco.org

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