mujoco_py中文文档
MuJoCo 是一个物理引擎，用于使用contacts进行详细、高效的刚体模拟。
mujoco-py 允许使用 Python 3 中的 MuJoCo。
该库已更新为与 2021 年 10 月 18 日发布的 MuJoCo 2.1 版兼容。
概要
要求
目前支持以下平台：
- Linux with Python 3.6+. See the
Dockerfilefor the canonical list of system dependencies. - OS X with Python 3.6+.
以下平台已弃用且不受支持：
- Windows 支持已在 2.0.2.0 中被弃用和删除。 一个已知的良好过去版本是 1.50.1.68。
- Python 2 已在 1.50.1.0 中被弃用和删除。 Python 2 用户可以留在
0.5分支。 最新版本是0.5.7，可以使用pip install mujoco-py==0.5.7安装。
安装MuJoCo
- Download the MuJoCo version 2.1 binaries for
Linux orOSX. - Extract the downloaded
mujoco210directory into~/.mujoco/mujoco210.
If you want to specify a nonstandard location for the package,
use the env variable MUJOCO_PY_MUJOCO_PATH.
安装和使用mujoco-py
要将 mujoco-py 包含在您自己的包中，请将其添加到您的要求中，如下所示：
mujoco-py<2.2,>=2.1
要以交互方式使用“mujoco-py”，请执行以下步骤：
$ pip3 install -U 'mujoco-py<2.2,>=2.1'
$ python3
import mujoco_py
import os
mj_path = mujoco_py.utils.discover_mujoco()
xml_path = os.path.join(mj_path, 'model', 'humanoid.xml')
model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path)
sim = mujoco_py.MjSim(model)
print(sim.data.qpos)
# [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
sim.step()
print(sim.data.qpos)
# [-2.09531783e-19 2.72130735e-05 6.14480786e-22 -3.45474715e-06
# 7.42993721e-06 -1.40711141e-04 -3.04253586e-04 -2.07559344e-04
# 8.50646247e-05 -3.45474715e-06 7.42993721e-06 -1.40711141e-04
# -3.04253586e-04 -2.07559344e-04 -8.50646247e-05 1.11317030e-04
# -7.03465386e-05 -2.22862221e-05 -1.11317030e-04 7.03465386e-05
# -2.22862221e-05]
有关高级用法，请参阅 完整文档。
缺少 GLFW
安装时的常见错误是：
raise ImportError("Failed to load GLFW3 shared library.")
当 glfw python 包无法找到 GLFW 动态库时会发生这种情况。
MuJoCo 附带了它自己的这个库的副本，可以在安装过程中使用。
将 mujoco bin 目录的路径添加到动态加载器：
LD_LIBRARY_PATH=$HOME/.mujoco/mujoco210/bin pip install mujoco-py
这在没有 GLFW 包的 Ubuntu 14.04 上特别有用。
Ubuntu安装疑难解答
因为 mujoco_py 已经编译了需要链接到提供的 MuJoCo 二进制文件的本机代码，所以它正在安装
在 linux 上可能比纯 Python 源代码包更具挑战性。
要在 Ubuntu 上安装 mujoco-py，请确保已安装以下库：
sudo apt install libosmesa6-dev libgl1-mesa-glx libglfw3
如果您安装了上述库，但仍然看到找不到 -lGL 的错误，很可能您需要直接创建符号链接：
sudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so
Development
要运行提供的单元和集成测试：
make test
要测试 GPU 支持的渲染，请运行：
make test_gpu
目前这在一定程度上取决于内部 OpenAI 基础设施，但如果您为自己的设置更改“Makefile”参数，它应该会运行。
接口参考
MjSim：基本模拟
-
mujoco_py.load_model_from_path(路径) 从路径加载模型。
-
mujoco_py.load_model_from_xml(xml_string) 从包含 XML 标记的字符串加载并返回 PyMjModel 模型。将用于在模型中创建返回的模型的 XML 字符串.xml。
-
mujoco_py.load_model_from_mjb(路径) 从编码的 MJB 字节加载并返回 PyMjModel 模型。MJB是一种MuJoCo自定义格式，包括网格/纹理等资源。
-
类
mujoco_py.MjSim(model， data=None， nsubsteps=1， udd_callback=None)MjSim 表示一个正在运行的模拟，包括其状态。
与 Gym的
MujocoEnv类似，它在内部包装了一个PyMjModel和一个PyMjData。 参数： 型号 ：
PyMjModel 要模拟的模型。
数据 ：
PyMjData 模拟状态的可选容器。如果出现以下情况，将创建
.
None nsubsteps ： int
每次调用 step
（）时要运行的 MuJoCo 步骤的可选数量。缓冲区每步只能交换一次。 udd_callback ： fn（
MjSim） -> dict 用户定义动态的可选回调。 在每次调用 step() 时，它都会在 sim.udd_state 中接收一个包含当 前用户定义的动态状态的 MjSim 对象 sim，并在应用用户定义的动态后返回下一个 udd_state。 这很有用，例如 对于在历史状态函数上运行的奖励函数。
属性
方法
get_state() 返回模拟器状态的副本。
render() 从摄像机渲染视图，并将图像作为 numpy.ndarray 返回。
Args： - width （int）： 所需的图像宽度。- 高度（整型）：所需的图像高度。- camera_name（str）：模型中相机的名称。如果无，则免费将使用相机。
深度（布尔）：如果为 True，则返回深度缓冲区返回：- rgb（uint8 数组）：来自相机的图像缓冲区 - 深度（浮点数组）：来自相机的深度缓冲区（仅返回）如果深度 = 真）
reset() 重置仿真数据并清除缓冲区。
save() 将模拟器模型和状态作为 MuJoCo XML 或 MJB 文件保存到文件中。当前状态将另存为模型文件中的关键帧。这对于使用 MuJoCo 的模拟实用程序进行调试非常有用。
请注意，这不会保存作为 MjSimState 一部分的 UDD 状态，因为 MuJoCo 本身不支持该状态。如果要将模型与UDD状态一起保存，则应在MjModel上使用get_xml或get_mjb方法以及MjSim.get_state，并使用例如pickle保存它们。
参数：- 文件（IO 流）：要将模型写入的流。- 格式：要使用的格式（“xml”或“mjb”） - keep_inertials（bool）：如果为False，则删除所有<惯性>由 MuJoco 自动派生的 geoms 属性。请注意，这也会删除用户提供的那些。
set_state() 从 MjSimState 设置状态。如果 MjSimState 以前是从 numpy 数组中解压的，请考虑set_state_from_flattened，因为防御性副本是内部循环中的大量开销。
Args： - value （MjSimState）： 所需的状态。- call_forward：可选择调用 sim.forward（）。在以下情况下默认调用：
设置udd_callback。
set_state_from_flattened() 此帮助器方法从数组设置状态，而无需防御性副本。
step() 通过调用
mj_step来推进模拟。 如果
qpos或qvel被直接修改，则如果用户udd_callback需要访问在转发动态期间设置的 MuJoCo 状态，则需要在step（）之前调用 forward（）。 -
类
mujoco_py.MjSimState 表示模拟器状态的快照。
这包括时间，qpos，qvel，act和udd_state。
属性
方法
-
mujoco_py.ignore_mujoco_warnings()[来源] 用于在某个范围内关闭 mujoco 警告异常的类。适用于大型矢量化部署。
PyMjData：瞬态数据
PyMjData相关类是从 MuJoCo C 头文件自动生成的。有关此过程的详细信息，请参阅自动生成的包装器。因此，它们的结构直接遵循MuJoCo结构。
-
类
mujoco_py.PyMjData属性
actact_dotactive_contacts_efc_posactuator_forceactuator_lengthactuator_momentactuator_velocitybody_jacpbody_jacrbody_xmatbody_xposbody_xquatbody_xvelpbody_xvelrcacccam_xmatcam_xposcdofcdof_dotcfrc_extcfrc_intcinertcontactcrbctrlcvelefc_ARefc_AR_colindefc_AR_rowadrefc_AR_rownnzefc_Defc_Jefc_JTefc_JT_colindefc_JT_rowadrefc_JT_rownnzefc_J_colindefc_J_rowadrefc_J_rownnzefc_Refc_arefefc_befc_diagApproxefc_forceefc_frictionlossefc_idefc_marginefc_solimpefc_solrefefc_stateefc_typeefc_velenergygeom_jacpgeom_jacrgeom_xmatgeom_xposgeom_xvelpgeom_xvelrlight_xdirlight_xposmaxuse_conmaxuse_efcmaxuse_stackmocap_posmocap_quatnbuffernconnenefcnfnstackpstackqLDqLDiagInvqLDiagSqrtInvqMqaccqacc_uncqacc_warmstartqfrc_actuatorqfrc_appliedqfrc_biasqfrc_constraintqfrc_inverseqfrc_passiveqfrc_uncqposqvelsensordataset_joint_qposset_joint_qvelset_mocap_posset_mocap_quatsite_jacpsite_jacrsite_xmatsite_xpossite_xvelpsite_xvelrsolversolver_fwdinvsolver_itersolver_nnzsubtree_angmomsubtree_comsubtree_linvelten_lengthten_momentten_velocityten_wrapadrten_wrapnumtimetimeruserdatawarningwrap_objwrap_xposxanchorxaxisxfrc_appliedximatxipos方法
-
get_body_jacp(name)获取与给定名称的主体对应的 jacp 中的条目
-
get_body_jacr(name)获取与给定名称的主体对应的 jacr 中的条目
-
get_body_ximat(name)获取与给定名称的主体对应的 ximat 中的条目
-
get_body_xipos(name)获取与给定名称的主体对应的 xipos 中的条目
-
get_body_xmat(name)获取与给定名称的主体对应的 xmat 中的条目
-
get_body_xpos(name)获取与给定名称的主体对应的 xpos 中的条目
-
get_body_xquat(name)获取与给定名称的主体对应的 xquat 中的条目
-
get_body_xvelp(name)获取与给定名称的主体对应的 xvelp 中的条目
-
get_body_xvelr(name)获取与给定名称的主体对应的 xvelr 中的条目
-
get_cam_xmat(name)获取 xmat 中与给定名称的 cam 对应的条目
-
get_cam_xpos(name)获取 xpos 中与给定名称的 cam 对应的条目
-
get_camera_xmat(name)获取xmat中与给定名称的相机对应的条目
-
get_camera_xpos(name)获取xpos中与给定名称的相机对应的条目
-
get_geom_jacp(name)获取与给定名称的geom对应的jacp中的条目
-
get_geom_jacr(name)获取与给定名称的geom对应的jacr中的条目
-
get_geom_xmat(name)获取与给定名称的geom对应的xmat中的条目
-
get_geom_xpos(name)获取与给定名称的geom对应的xpos中的条目
-
get_geom_xvelp(name)获取与给定名称的geom对应的xvelp中的条目
-
get_geom_xvelr(name)获取与给定名称的geom对应的xvelr中的条目
-
get_joint_qpos(name)获取与给定名称的关节对应的 qpos 中的条目
-
get_joint_qvel(name)获取与给定名称的关节对应的 qvel 中的条目
-
get_joint_xanchor(name)获取与给定名称的关节对应的 xanchor 条目
-
get_joint_xaxis(name)获取与给定名称的关节对应的 xaxis 条目
-
get_light_xdir(name)获取与给定名称的灯光对应的 xdir 中的条目
-
get_light_xpos(name)获取与给定名称的灯对应的 xpos 中的条目
-
get_mocap_pos(name)获取与给定名称的mocap对应的pos中的条目
-
get_mocap_quat(name)获取与给定名称的动作捕捉对应的 quat 条目
-
get_site_jacp(name)获取与给定名称的站点对应的 jacp 中的条目
-
get_site_jacr(name)获取与给定名称的站点对应的 jacr 中的条目
-
get_site_xmat(name)获取与给定名称的站点对应的 xmat 中的条目
-
get_site_xpos(name)获取与给定名称的站点对应的 xpos 中的条目
-
get_site_xvelp(name)获取与给定名称的站点对应的 xvelp 中的条目
-
get_site_xvelr(name)获取与给定名称的站点对应的 xvelr 中的条目
-
MjSimPool：批处理模拟
-
class
mujoco_py.MjSimPool保留多个 MjSim 的池，并允许并行快速步进它们。
参数： sim ：
MjSim列表组成池的模拟器列表。 nsubsteps：
要在
step（）上运行的子步骤数。各个模拟器的nsubstep将被忽略。属性
方法
static
create_from_sim() 通过克隆提供
sim的nsims总共次数来创建MjSimPool。返回创建的MjSimPool。 参数：sim ：
MjSim 要克隆的原型。
nsims ： int
要创建的克隆数。
forward() 并行调用所有模拟
mj_forward。如果指定nsims，则仅转发第一个nsims模拟器。reset() 重置池中的所有模拟。如果指定了
nsims，则仅重置第一个nsims模拟器。step() 并行调用所有模拟，并按照创建池时的指定进行调用。
mj_stepnsubsteps 如果指定了
nsims，则仅对第一个nsims模拟器进行步进。
MjViewer：3D 渲染
-
class
mujoco_py.MjViewerBasic(sim)[来源]一个简单的显示 GUI，显示带有鼠标可移动摄像头的
MjSim场景。MjViewer扩展了此类以提供更复杂的播放和交互控件。参数：sim ：
MjSim 要显示的模拟器。
属性
方法
render()[来源] 将当前模拟状态呈现到屏幕或屏幕外缓冲区。在主循环中调用它。
-
class
mujoco_py.MjViewer(sim)[来源]
扩展 MjViewerBasic 以添加视频录制、交互式时间和交互控件。
键绑定如下所示：
- TAB：在 MuJoCo 摄像机之间切换。
- H：切换隐藏所有 GUI 组件。
- 空格键：暂停/取消暂停模拟。
- 右：将仿真提前一步。
- V：开始/停止视频录制。
- T：捕获屏幕截图。
- I：放入
ipdb调试器。 - S/F（信噪比）：降低/提高模拟播放速度。
- C：切换接触力的可视化（默认关闭）。
- D：在渲染滞后于实时时启用/禁用帧跳过。
- R：切换地理区域的透明度。
- M：切换动作帽主体的显示。
参数：sim ： MjSim
要显示的模拟器。
属性
方法
render()[来源]
将当前模拟状态呈现到屏幕或屏幕外缓冲区。在主循环中调用它。
mujoco-py 高级功能的示例:
1、body_interaction.py: 显示碰撞体之间的相互作用
#!/usr/bin/env python3
"""
身体如何相互作用的例子。 为了身体能够移动它需要有关节。 在这个例子中，“机器人”是一个红球
带有 X 和 Y 滑动接头（以及不受控制的 Z 滑动接头）。
在地板上，有一个带有 X 和 Y 滑动接头的圆柱体，所以它可以被机器人推来推去。 还有一个没有接头的盒子。 由于
盒子没有关节，是固定的，不能推来推去。
"""
from mujoco_py import load_model_from_xml, MjSim, MjViewer
import math
import os
MODEL_XML = """
<?xml version="1.0" ?>
<mujoco>
<option timestep="0.005" />
<worldbody>
<body name="robot" pos="0 0 1.2">
<joint axis="1 0 0" damping="0.1" name="slide0" pos="0 0 0" type="slide"/>
<joint axis="0 1 0" damping="0.1" name="slide1" pos="0 0 0" type="slide"/>
<joint axis="0 0 1" damping="1" name="slide2" pos="0 0 0" type="slide"/>
<geom mass="1.0" pos="0 0 0" rgba="1 0 0 1" size="0.15" type="sphere"/>
<camera euler="0 0 0" fovy="40" name="rgb" pos="0 0 2.5"></camera>
</body>
<body mocap="true" name="mocap" pos="0.5 0.5 0.5">
<geom conaffinity="0" contype="0" pos="0 0 0" rgba="1.0 1.0 1.0 0.5" size="0.1 0.1 0.1" type="box"></geom>
<geom conaffinity="0" contype="0" pos="0 0 0" rgba="1.0 1.0 1.0 0.5" size="0.2 0.2 0.05" type="box"></geom>
</body>
<body name="cylinder" pos="0.1 0.1 0.2">
<geom mass="1" size="0.15 0.15" type="cylinder"/>
<joint axis="1 0 0" name="cylinder:slidex" type="slide"/>
<joint axis="0 1 0" name="cylinder:slidey" type="slide"/>
</body>
<body name="box" pos="-0.8 0 0.2">
<geom mass="0.1" size="0.15 0.15 0.15" type="box"/>
</body>
<body name="floor" pos="0 0 0.025">
<geom condim="3" size="1.0 1.0 0.02" rgba="0 1 0 1" type="box"/>
</body>
</worldbody>
<actuator>
<motor gear="2000.0" joint="slide0"/>
<motor gear="2000.0" joint="slide1"/>
</actuator>
</mujoco>
"""
model = load_model_from_xml(MODEL_XML) # 从包含 XML标记的字符串加载并返回 PyMjModel模型。
sim = MjSim(model) # MjSim 表示一个正在运行的模拟，包括其状态。
viewer = MjViewer(sim) # 要显示的模拟器。
t = 0
while True:
sim.data.ctrl[0] = math.cos(t / 10.) * 0.01
sim.data.ctrl[1] = math.sin(t / 10.) * 0.01
t += 1
sim.step() # 通过调用`mj_step`来推进仿真。
viewer.render() # 从摄像机渲染视图，并将图像作为 numpy.ndarray 返回。
if t > 100 and os.getenv('TESTING') is not None:
break
# getenv():获取环境变量，如果不存在则返回None。
2、disco_fetch.py: 展示了如何使用 TextureModder 来随机化对象纹理
#!/usr/bin/env python3
"""
Displays robot fetch at a disco party.
显示disco派对上的机器人取物。
"""
from mujoco_py import load_model_from_path, MjSim, MjViewer
from mujoco_py.modder import TextureModder
import os
model = load_model_from_path("xmls/fetch/main.xml")
sim = MjSim(model)
viewer = MjViewer(sim)
modder = TextureModder(sim) # TextureModder用来随机化对象纹理
t = 0
while True:
for name in sim.model.geom_names:
modder.rand_all(name)
# modder.py : 创建MuJoCo模拟后更改纹理和材料的实用程序，允许超快速的场景生成。
# rand_all(name)：随机生成许多东西。
viewer.render() # 从摄像机渲染视图，并将图像作为 numpy.ndarray 返回。
t += 1 # 仿真的时间步
if t > 100 and os.getenv('TESTING') is not None:
break
3、internal_functions.py: 显示如何调用原始 mujoco 函数，如 mjv_room2model
#!/usr/bin/env python3
"""
展示如何从 MuJoCo 访问内部函数。
"""
from mujoco_py import load_model_from_xml, MjSim, functions
import numpy as np
MODEL_XML = """
<?xml version="1.0" ?>
<mujoco>
<option timestep="0.005" />
<worldbody>
<body name="robot" pos="0 0 1.2">
<joint axis="1 0 0" damping="0.1" name="robot:slide0" pos="0 0 0" type="slide"/>
<geom mass="1.0" pos="0 0 0" rgba="1 0 0 1" size="0.15" type="sphere"/>
</body>
</worldbody>
</mujoco>
"""
model = load_model_from_xml(MODEL_XML)
sim = MjSim(model)
print("Nicely exposed function:\n") # 很好暴露的功能
print(sim.model.get_xml())
print("\nversus MuJoCo internals:\n\n") #
functions.mj_saveLastXML("/tmp/saved.xml", model, "", 0)
with open("/tmp/saved.xml", "r") as f:
print(f.read())
sim.render(100, 100)
modelpos = np.zeros(3)
modelquat = np.zeros(4)
roompos = np.ones(3)
roomquat = np.array([1., 0., 1., 0.])
functions.mjv_room2model(modelpos, modelquat, roompos,
roomquat, sim.render_contexts[0].scn)
print("\n\nAnother internal function, mjv_room2model:")
print("modelpos = %s, modelquat = %s" % (str(modelpos), str(modelquat)))
res = np.zeros(9)
functions.mju_quat2Mat(res, roomquat)
print("\n\nAnother internal function, mju_quat2Mat:\n%s" % res)
4、markers_demo.py: 显示如何将仅可视化的几何图形添加到查看器
#!/usr/bin/env python
# demonstration of markers (visual-only geoms)
import math
import time
import os
import numpy as np
from mujoco_py import load_model_from_xml, MjSim, MjViewer
MODEL_XML = """
<?xml version="1.0" ?>
<mujoco>
<worldbody>
<body name="box" pos="0 0 0.2">
<geom size="0.15 0.15 0.15" type="box"/>
<joint axis="1 0 0" name="box:x" type="slide"/>
<joint axis="0 1 0" name="box:y" type="slide"/>
</body>
<body name="floor" pos="0 0 0.025">
<geom size="1.0 1.0 0.02" rgba="0 1 0 1" type="box"/>
</body>
</worldbody>
</mujoco>
"""
model = load_model_from_xml(MODEL_XML)
sim = MjSim(model)
viewer = MjViewer(sim)
step = 0 # 运行多少时间步
while True:
t = time.time() # 开始运行时间
x, y = math.cos(t), math.sin(t)
viewer.add_marker(pos=np.array([x, y, 1]),
label=str(t))
viewer.render()
step += 1
if step > 100 and os.getenv('TESTING') is not None:
break
5、serialize_model.py: 显示如何保存和恢复模型
"""
有时通过网络发送 mujoco 模型或将其保存到嵌入了所有资产的文件中很有用。
显示如何保存和恢复模型
"""
import mujoco_py
# The binary MJB format is preferable, since it includes assets like
# textures and meshes.二进制 MJB 格式是可取的，因为它包括资产，例如纹理和网格。
model = mujoco_py.load_model_from_path("xmls/claw.xml")
mjb_bytestring = model.get_mjb()
model_from_binary = mujoco_py.load_model_from_mjb(mjb_bytestring)
assert model.nbody == model_from_binary.nbody
# XML is preferable to MJB when readability and backward compatibility are
# important.当可读性和向后兼容性很重要时，XML 比 MJB 更可取。
xml_string = model.get_xml()
model_from_xml = mujoco_py.load_model_from_xml(xml_string)
assert model.nbody == model_from_xml.nbody
6、setting_state.py: 显示如何将模拟重置为给定状态
#!/usr/bin/env python3
"""
如何在执行期间修改 MuJoCo qpos 的示例。
"""
import os
from mujoco_py import load_model_from_xml, MjSim, MjViewer
MODEL_XML = """
<?xml version="1.0" ?>
<mujoco>
<worldbody>
<body name="box" pos="0 0 0.2">
<geom size="0.15 0.15 0.15" type="box"/>
<joint axis="1 0 0" name="box:x" type="slide"/>
<joint axis="0 1 0" name="box:y" type="slide"/>
</body>
<body name="floor" pos="0 0 0.025">
<geom size="1.0 1.0 0.02" rgba="0 1 0 1" type="box"/>
</body>
</worldbody>
</mujoco>
"""
def print_box_xpos(sim):
print("box xpos:", sim.data.get_body_xpos("box"))
model = load_model_from_xml(MODEL_XML)
sim = MjSim(model)
viewer = MjViewer(sim)
states = [{'box:x': +0.8, 'box:y': +0.8},# 状态
{'box:x': -0.8, 'box:y': +0.8},
{'box:x': -0.8, 'box:y': -0.8},
{'box:x': +0.8, 'box:y': -0.8},
{'box:x': +0.0, 'box:y': +0.0}]
# MjModel.joint_name2id returns the index of a joint in
# MjData.qpos.
x_joint_i = sim.model.get_joint_qpos_addr("box:x") # 获取关节位置地址
y_joint_i = sim.model.get_joint_qpos_addr("box:y")
print_box_xpos(sim) # 打印位置
while True:
for state in states: # 状态
sim_state = sim.get_state() # 返回模拟器状态
sim_state.qpos[x_joint_i] = state["box:x"] # x_joint_i位置
sim_state.qpos[y_joint_i] = state["box:y"] # y_joint_i位置
sim.set_state(sim_state) #设置状态
sim.forward() # 向前推进仿真
print("updated state to", state) # 更新状态到
print_box_xpos(sim) # 打印盒子的位置
viewer.render() # 可视化
if os.getenv('TESTING') is not None:
break
7、tosser.py: 展示了一个简单的驱动物体分拣机器人应用程序
#!/usr/bin/env python3
"""
展示如何将胶囊扔到容器中。
"""
from mujoco_py import load_model_from_path, MjSim, MjViewer
import os
model = load_model_from_path("xmls/tosser.xml")
sim = MjSim(model)
viewer = MjViewer(sim)
sim_state = sim.get_state()
while True:
sim.set_state(sim_state)
for i in range(1000):
if i < 150:
sim.data.ctrl[:] = 0.0
else:
sim.data.ctrl[:] = -1.0
sim.step()
viewer.render()
if os.getenv('TESTING') is not None:
break
有关高级用法，请参阅 完整文档。