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Wiki-GRx-Mujoco

介绍

Wiki-GRx-Mujoco提供了一个环境，用于在 Mujoco 中测试在 NVIDIA Isaac Gym 上训练的 GR1 机器人模型的强化学习策略。同时，你也可以使用 Mujoco 来查看你的机器人模型。

用户指南

创建 conda 环境:

创建 conda 环境:

conda create -n wiki-grx-mujoco python==3.8

Activate the created environment:

conda activate wiki-grx-mujoco

安装 Mujoco 和 Mujoco-viewer:

pip install mujoco mujoco-python-viewer

安装依赖:
```
cd wiki-grx-mujoco
```
```
pip install -e .
```
在 Mujoco 中加载模型:

进入文件目录:
```
./mujoco-3.1.5/bin/
```
运行:
```
./simulate
```
然后将你想要查看的.xml文件拖入机器人文件夹中

在 Mujoco 中加载训练好的策略：

进入文件目录
```
./run/scripts
```
使用合适的参数运行代码：
```
./mjsim.py <robot_name> --load_model <path_to_model>
```
示例:

加载站立策略，使机器人 GR1T1 站立：
```
./mjsim.py gr1t1 --load_model /home/username/.../policy/stand_model_jit.pt
```
或者加载行走策略，使机器人 GR1T2 行走：
```
./mjsim.py gr1t2 --load_model /home/username/.../policy/walk_model_jit.pt
```
你可以在 gr1tx_lower_limb.xml 和 robot_config中修改模型参数。
使用键盘控制机器人：

仿真启动后，你可以按 . 让机器人站立，按 / 让机器人行走。

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