MotrixSim MuJoCo 示例分析笔记

Felix Christian Lv3
  2025-12-29 18:49 2025-12-29 18:49 创建   2025-12-31 15:57:21 2025-12-31 15:57:21 更新    1.7k 字  6 分钟  

📁 文件概览

文件名场景描述核心概念
grasp_shaking_test.py机械臂抓取与摇晃测试轨迹控制、夹爪控制、录制
gyroscope.py陀螺仪仿真（有重力）初始速度设置、DOF 控制
gyroscope_zero_gravity.py零重力陀螺仪零重力环境、多轴旋转
newton_cradle.py牛顿摆碰撞模拟、能量传递

1. 机械臂抓取摇晃测试

文件: grasp_shaking_test.py

场景描述

这是一个使用 Franka Emika Panda 机械臂进行抓取测试的仿真场景。机械臂会抓起一个物体（立方体、球或瓶子），然后进行摇晃测试或滑移测试，验证抓取的稳定性。

核心功能

  1. 多物体支持: 支持抓取 3 种不同物体
    • cube - 立方体
    • ball - 球体
    • bottle - 瓶子
  2. 两种测试模式:
    • 摇晃测试 (shake): 抓取后随机摇晃手臂
    • 滑移测试 (slip): 抓取后保持静止，测试物体是否滑落
  3. 录制功能: 可将仿真过程录制为 MP4 视频

代码结构分析

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# 命令行参数定义
_Obj = flags.DEFINE_string("object", "cube", "...")     # 物体选择
_Shake = flags.DEFINE_boolean("shake", True, "...")     # 是否摇晃
_Record = flags.DEFINE_boolean("record", True, "...")   # 是否录制

仿真流程 (状态机)

stateDiagram-v2
    [*] --> 移动到抬起位置: step 0-500
    移动到抬起位置 --> 移动到抓取位置: step 500-1000
    移动到抓取位置 --> 闭合夹爪: step 1000-1500
    闭合夹爪 --> 抬起物体: step 1500-2000
    抬起物体 --> 摇晃测试: step 2000-10000 (if shake)
    抬起物体 --> 保持静止: step 2000-10000 (if !shake)
    摇晃测试 --> 测试通过: step > 10000
    保持静止 --> 测试通过: step > 10000
    摇晃测试 --> 测试失败: 物体掉落 (z < 0.04)
    保持静止 --> 测试失败: 物体掉落 (z < 0.04)

关键技术点

技术点说明代码位置
Keyframe 使用使用预定义关键帧作为目标位姿model.key("home"), model.key("grasp"), model.key("lift")
线性插值使用 lerp 函数平滑过渡关节位置lerp(a, b, t)
夹爪控制通过 ctrl[7] 控制夹爪开合data.ctrl[7] = lerp(0.04, 0, ...)
随机扰动摇晃时使用高斯噪声扰动np.random.normal(0, 0.025, size=7)
掉落检测监测物体 z 坐标判断是否掉落obj_pos[2] < 0.04
视频录制使用 imageio 保存帧序列imageio.mimwrite(...)

使用示例

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# 抓取立方体并摇晃
python examples/mujoco/grasp_shaking_test.py --object=cube --shake=True

# 抓取瓶子进行滑移测试（不摇晃）
python examples/mujoco/grasp_shaking_test.py --object=bottle --shake=False --record=False

2. 陀螺仪仿真（有重力）

文件: gyroscope.py

场景描述

模拟一个在重力环境下旋转的陀螺仪。陀螺仪被赋予初始角速度后，会在重力作用下产生进动（precession）现象。

物理原理

陀螺进动

当陀螺仪高速旋转时，由于重力产生的力矩不会使其立即倾倒，而是使旋转轴绕垂直方向缓慢旋转，这就是进动现象。

关键代码解析

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# 获取关节的自由度地址
joint_name = "ball_1"
joint_id = mujoco.mj_name2id(model, mujoco.mjtObj.mjOBJ_JOINT, joint_name)
dof_vel_adr = model.jnt_dofadr[joint_id]

# 设置初始角速度 (绕 Z 轴)
data.qvel[dof_vel_adr + 5] = 50  # 高速自转

DOF 速度地址说明

对于一个 6-DOF 球关节:

  • dof_vel_adr + 0~2: 线速度 (vx, vy, vz)
  • dof_vel_adr + 3~5: 角速度 (wx, wy, wz)

因此 dof_vel_adr + 5 设置的是绕局部 Z 轴的角速度。

仿真特点

  • 相机设置: 将相机距离设为 5，以便观察完整的进动运动
  • 实时同步: 使用 time.sleep 保持仿真与实际时间同步

3. 零重力陀螺仪

文件: gyroscope_zero_gravity.py

场景描述

在零重力环境下模拟陀螺仪的自由旋转。由于没有重力，陀螺仪不会产生进动，而是保持角动量守恒的纯旋转运动。

与有重力版本的对比

特性gyroscope.pygyroscope_zero_gravity.py
重力有无
初始角速度单轴 (Z轴: 50)双轴 (X轴: 10, Z轴: 5)
运动特点进动自由旋转

关键代码解析

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# 设置多轴初始角速度
data.qvel[dof_vel_adr + 5] = 5   # Z轴角速度
data.qvel[dof_vel_adr + 3] = 10  # X轴角速度

可视化功能

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# 每隔 2 秒切换接触点显示
with viewer.lock():
    viewer.opt.flags[mujoco.mjtVisFlag.mjVIS_CONTACTPOINT] = int(data.time % 2)

这个功能展示了如何动态控制 MuJoCo 的可视化选项。

4. 牛顿摆

文件: newton_cradle.py

场景描述

经典的牛顿摆（Newton's Cradle）物理演示。这是一个展示动量守恒和能量守恒的经典物理实验装置。

物理原理

牛顿摆原理

当一端的球被拉起释放后，撞击静止的球组，动量和能量通过球组传递，使另一端的球以相同速度弹起。这完美展示了弹性碰撞中的动量守恒和动能守恒。

代码结构

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def main():
    # 加载模型 (使用 MuJoCo 版本的牛顿摆)
    model = mujoco.MjModel.from_xml_path("examples/assets/newton_cradle_mj.xml")
    data = mujoco.MjData(model)

    with mujoco.viewer.launch_passive(model, data) as viewer:
        # 设置相机视角 - 正侧面观察
        with viewer.lock():
            viewer.cam.lookat = [0, 0, 7]    # 观察点
            viewer.cam.distance = 20          # 距离
            viewer.cam.azimuth = -90          # 方位角 (正侧面)
            viewer.cam.elevation = 0          # 仰角 (水平)

相机设置说明

参数值说明
lookat[0, 0, 7]相机注视点，位于摆锤悬挂高度
distance20相机与注视点距离
azimuth-90方位角，设为正侧面视角
elevation0仰角，水平观察

资源文件

仓库中有两个牛顿摆模型文件：

  • newton_cradle_mj.xml - MuJoCo 版本
  • newton_cradle_mt.xml - MotrixSim 版本 (可能用于对比)

📊 代码模式总结

通用仿真循环

所有示例都遵循相同的仿真循环模式：

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with mujoco.viewer.launch_passive(model, data) as viewer:
    while True:
        step_start = time.time()
        
        # 1. 执行物理步进
        mujoco.mj_step(model, data)
        
        # 2. 同步渲染
        viewer.sync()
        
        # 3. 实时同步
        time_until_next_step = model.opt.timestep - (time.time() - step_start)
        if time_until_next_step > 0:
            time.sleep(time_until_next_step)

关键 API 函数

函数用途
mujoco.MjModel.from_xml_path()从 XML 文件加载模型
mujoco.MjData(model)创建仿真数据结构
mujoco.mj_step(model, data)执行一步物理仿真
mujoco.mj_name2id()通过名称查找对象 ID
mujoco.mj_resetDataKeyframe()重置到关键帧状态
viewer.launch_passive()启动被动模式查看器
viewer.sync()同步渲染状态

🎯 总结

这些 MuJoCo 示例展示了：

  1. 基础仿真: 如何加载模型、创建数据、运行仿真循环
  2. 初始条件设置: 如何设置初始速度和位置
  3. 控制接口: 如何通过 data.ctrl 控制执行器
  4. 轨迹规划: 如何使用插值实现平滑运动
  5. 状态监测: 如何读取和判断仿真状态
  6. 可视化控制: 如何设置相机和切换显示选项
  7. 录制功能: 如何捕获帧并保存为视频

注意

这些示例使用的是原生 MuJoCo Python API，与 MotrixSim 的 API 有所不同。MotrixSim 提供了更高级的抽象和更丰富的功能，参见 examples/ 目录下的其他示例。

  • 标题: MotrixSim MuJoCo 示例分析笔记
  • 作者: Felix Christian
  • 创建于 : 2025-12-29 18:49:00
  • 更新于 : 2025-12-31 15:57:21
  • 链接: https://felixchristian.top/2025/12/29/25-MotrixSim_Mujoco/
  • 版权声明: 本文章采用 CC BY-NC-SA 4.0 进行许可。
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目录
MotrixSim MuJoCo 示例分析笔记
  1. 📁 文件概览
  2. 1. 机械臂抓取摇晃测试
    1. 场景描述
    2. 核心功能
    3. 代码结构分析
    4. 仿真流程 (状态机)
    5. 关键技术点
    6. 使用示例
  3. 2. 陀螺仪仿真（有重力）
    1. 场景描述
    2. 物理原理
    3. 关键代码解析
    4. DOF 速度地址说明
    5. 仿真特点
  4. 3. 零重力陀螺仪
    1. 场景描述
    2. 与有重力版本的对比
    3. 关键代码解析
    4. 可视化功能
  5. 4. 牛顿摆
    1. 场景描述
    2. 物理原理
    3. 代码结构
    4. 相机设置说明
    5. 资源文件
  6. 📊 代码模式总结
    1. 通用仿真循环
    2. 关键 API 函数
  7. 🎯 总结