欢迎大家在issues中挂自己mujoco开发过程中遇到的问题，也欢迎大家去帮忙解决其他人的问题，互相学习互相进步。
本文档作为一次中文mujoco建模社区的一次尝试，由于mujoco官方一直没有提供很好的例程示教，对于新手来说，很多功能开发在文档中都看不明白。全网相关的信息也不够多，很难直接定位到我们个人需要的功能，而直接在官方论坛的提问门槛太高，且不够及时。
因此我特意建了一个mujoco建模群(818977608)，方便大家的讨论和交流，但是群交流的信息是零散的，有些问题是共性的，大家都会提问，这时候就需要有一个可以“长期性”的介质来保存这些信息，以便所有人的参考。 利用GitHub的issues功能，可以将群友们在利用mujoco开发过程中的问题直接贴出来，其他会的群友则可以在闲暇时间，将解决方案填上，互相学习，互相促进。 大多数人都是做强化的，相信“分布式多智能体”的力量，手动滑稽。
讨论的内容主要和强化学习物理环境建模相关，包括不限于mujoco、mujoco-py、robosuite、dm-control。 甚至可以讨论一些pybullet和ros相关的信息，但最好不要讨论强化相关的问题。
我会定期管理这个仓库，也会添加一些共性的问题和有价值的链接。
最后，大家最好直接用中文提问和回答，比较方便~
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Linux系统完善教程，兼容Ubuntu16.04和Ubuntu18.04： 快速安装最新版mujoco200, mujoco-py2.2.0.7,gym[all],robosuite，解决gcc等报错问题
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Windows安装，没有试过；
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云服务器安装，也没有试过，如果能有权限安装的话，和Linux安装应该区别不大。
- gym-fetch：机械臂系列：slide，push，pick and place。
- robosuite：如果做机械臂相关的必看！斯坦福开源的Surreal机器人项目，基于Mujoco，包含单/双臂与多种手爪组合配置，task包括pick&place、装配协作等。
- flow-rl：如果做击球相关的，可以参考一下。
PyBullet笔记（一）pybullet及其依赖项的安装、pybullet初探
- 仿真部分的源代码：https://github.com/deepmind/mujoco/blob/main/sample/simulate.cc
- 上面源代码主文件和文档的对应关系可以看：https://mujoco.readthedocs.io/en/latest/programming.html
- 更新版本的文档：https://mujoco.readthedocs.io/en/latest/overview.html 对很多问题有更详细的介绍，适合深入开发的人员观看。
- 修改日志：https://mujoco.readthedocs.io/en/latest/changelog.html 好像没什么特别的内容。
- 老版本的mujoco仍然可以用，可以免费到2031年。
待更新
- 直接渲染：env.render() 需要确保路径有这个玩意儿： 可以在终端导入：
export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so
也可以在pycharm里面直接添加.
- 从mujoco中拿到图片：img = env.render('rgb_array', 512, 512) 如果报错：Failed to initialize OpenGL
则参考这个链接：mujoco获取rgb_array报错Failed to initialize OpenGL 注释掉：
# export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so
或进入pycharm的envronment virables，找到LD_PRELOAD，删掉上面那个东西就好了。
这两种渲染是不能兼容的，必须手动配置！
示例提问和回答：
Q1：请问mujoco仿真可以在哪里设置模型的初始速度吗？不知道是应该在xml文件里设置还是在控制程序里设置？
A1：通过sim.data.set_joint_qvel函数设定，或者sim.data.qvel[i]=5直接赋值。
其中sim.data.qvel[i]是得给定joint的index，set_joint_qvel函数，顾名思义是给定joint的name，才能设定速度值。
示例图片：
sim.data.set_joint_qvel得提前知道关节的名称：
sim.data.qvel[i]得提前知道关节的索引，索引可以根据函数获取：self.sim.model.get_joint_qvel_addr(joint_name)，本质上还是得用关节名字
- robosuite最新版有了一些相机、纹理的域随机化操作。
- 也可以定制化一些灯光的随机化，需要的话可以加群讨论
- robosuite最新版有例程，我没试过；
- 在MUJOCO建立机器人模型：BUILDING MODELS IN MUJOCO
相信很多同学在使用robosuite的时候，会被它的has_render, has_offscreen_renderer, use_camera_obs,这三个鬼东西整的不知道该如何搭配。
更诡异的是Ubuntu16.04和Ubuntu18.04及以上的配置还不一样！
- 无图无渲染，即不需要渲染，也不需要offscreen产生图片信息：
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渲染无图：即渲染了，但是不产生图片信息：
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不渲染有图：即不渲染，但是在observation里面能够拿到对应相机视角下图片的数据：
包括如何从Skechup（草图大师）创建模型，导出stl文件； 到提供xml文件模板，比较齐全
超详细的文档！http://robosuite.ai/docs/overview.html
ps: 欢迎做强化的同学加群一起学习：
深度强化学习-DRL：799378128
Mujoco建模：818977608
欢迎玩其他物理引擎的同学一起玩耍~
欢迎关注知乎帐号：未入门的炼丹学徒
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极简spinup+HER+PER代码实现：https://github.com/kaixindelele/DRLib