ian-chuang/Manipulator-Mujoco

Base Mujoco Gymnasium environment for easily controlling any robot arm with operational space control. Built with dm-con

Manipulator-Mujoco 是一个专注于简化机械臂在 Mujoco 物理仿真环境中搭建与控制的模板化开源项目。它主要解决了两类痛点：一是研究人员在配置机器人仿真环境时，需要手动处理复杂的关节、执行器与控制器参数绑定；二是强化学习任务中，缺乏一个通用且易于扩展的 Gymnasium 标准环境接口。该项目通过提供一套通用的操作空间控制器（Operational Space Controller），使得用户无需关心底层关节名称或执行器配置，只需指定末端执行器位姿目标，控制器即可自动计算并施加关节力矩，实现平滑的笛卡尔空间运动。技术栈上，项目基于 Google 的 dm_control 构建，并集成了 Gymnasium 接口，便于与主流强化学习框架无缝对接。目前支持 Aubo i5 和 UR5e 两款机械臂，以及 DH Robotics AG95 夹爪，用户可通过简单的 Python 脚本快速启动演示，并通过鼠标拖拽交互式控制目标点，直观验证控制效果。其核心特点包括：高度模块化的环境构建流程，用户只需定义机械臂 XML 模型、末端执行器站点和控制器参数即可完成配置；自动化的元素 ID 追踪机制，省去了手动指定关节和力矩范围的繁琐步骤；以及清晰的代码结构，方便用户替换或新增机械臂模型。适用场景非常广泛，包括机器人操作技能学习、运动规划算法验证、多机械臂协同仿真，以及作为教学工具用于理解操作空间控制原理。无论是学术研究中的算法原型开发，还是工业场景下的仿真测试，该项目都能显著降低环境搭建门槛，让开发者更专注于上层控制策略与学习算法的设计。