Mujoco足式机器人强化学习训练01
Hello! 大家好，这个系列将会记录本人在mujoco playground进行足式机器人训练中遇到的各种问题和个人理解，如出现错误，欢迎大家指出和讨论！！！ 
注：本人电脑环境 ubuntu：20.04 GPU ：4070（8GB）（其实8GB的显存根本不够用，mujoco与isaac gym不太一样，它是使用jax进行GPU训练，第一轮次需要进行长时间编译，本人在训练过程中发现，同时训练2048个env就已经需要20GB的显存了） python：3.11
MuJoCo PlayGround环境部署
conda create -n mujoco-rl python=3.11
git clone git@github.com:google-deepmind/mujoco_playground.git && cd mujoco_playground
pip install uv
uv pip install -U "jax[cuda12]"
python -c "import jax; print(jax.default_backend())" # 打印信息为gpu
cd ../
uv pip install -e ".[all]"
python -c "import mujoco_playground" # 开始下载MuJoCo Menagerie库
在安装playground的时候可能会被墙，需要科学上网，去官网自行下载“mujoco-3.4.1.dev854365689-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl“，笔者在撰写本文的时候，这个whl文件在清华镜像源中还没有更新，此处需要注意！！！
6.如果后期想要使用torch进行训练（rsl_rl)，后期可能还需要安装tensorboard，自行根据报错提示安装即可
至此完成mujoco playground的所有安装步骤（相较于在jetson nano上配置yolov5，此处十分简单🐶）
mujoco playground 镜像链接：link.
参考文献 [1]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/1913023899534354252 [2]: https://blog.csdn.net/gitblog_01136/article/details/147063792
