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# MotrixLab
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`MotrixLab` 是一个基于 [MotrixSim](https://github.com/Motphys/motrixsim-docs) 仿真引擎的强化学习框架，专为机器人仿真和训练设计。该项目提供了一个完整的强化学习开发平台，集成了多种仿真环境和训练框架。
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## 项目概述
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该项目分为两个核心部分：
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- **motrix_envs**: 基于 MotrixSim 构建的各种 RL 仿真环境，定义了 observation、action、reward。与具体的 RL 框架无关，目前支持 MotrixSim 的 CPU 后端
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- **motrix_rl**: 集成 RL 框架，并使用 motrix_envs 里的各种环境参数进行训练。目前支持 SKRL 框架的 PPO 算法
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> 文档地址：https://motrixlab.readthedocs.io
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## 主要特性
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- **统一接口**: 提供简洁统一的强化学习训练和评估接口
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- **多后端支持**: 支持 JAX 和 PyTorch 训练后端，可根据硬件环境灵活选择
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- **丰富环境**: 包含基础控制、运动、操作等多种机器人仿真环境
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- **高性能仿真**: 基于 MotrixSim 的高性能物理仿真引擎
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- **可视化训练**: 支持实时渲染和训练过程可视化
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## 🚀 快速开始
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> 以下示例使用了 Python 项目管理工具：[UV](https://docs.astral.sh/uv/)
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> 在开始之前，请先[安装](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)该工具。
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### 克隆仓库
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```bash
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git clone https://github.com/Motphys/MotrixLab
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cd MotrixLab
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git lfs pull
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```
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### 安装依赖
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安装全部依赖：
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```bash
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uv sync --all-packages --all-extras
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```
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SKRL 框架支持 JAX(Flax)或 PyTorch 作为训练后端，您也可以根据自己的设备环境，选择只安装其中一种训练后端：
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安装 JAX 作为训练后端（仅支持 Linux 平台）：
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```bash
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uv sync --all-packages --extra skrl-jax
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```
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安装 PyTorch 作为训练后端：
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```bash
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uv sync --all-packages --extra skrl-torch
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```
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## 🎯 使用指南
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### 环境可视化
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查看环境而不执行训练：
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```bash
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uv run scripts/view.py --env cartpole
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```
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### 训练模型
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```bash
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uv run scripts/train.py --env cartpole
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```
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训练结果会保存在 `runs/{env-name}/` 目录下。
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通过 TensorBoard 查看训练数据：
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```bash
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uv run tensorboard --logdir runs/{env-name}
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```
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### 模型推理
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```
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uv run scripts/play.py --env cartpole
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```
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更多使用方式请参考[用户文档](https://motrixlab.readthedocs.io)
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## 📬 联系方式
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有问题或建议？欢迎通过以下方式联系我们：
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- GitHub Issues: [提交问题](https://github.com/Motphys/MotrixLab/issues)
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- Discussions: [加入讨论](https://github.com/Motphys/MotrixLab/discussions)
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