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MuJoCo 物理引擎参数校准与优化

📚 共计 30 章节

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MuJoCo 是什么？为什么选择 MuJoCo？物理引擎核心概念：自由度、约束、积分器。安装与第一个仿真程序。

入门环境搭建

XML 模型基础

MJCF 格式详解。body、geom、joint、site 等核心元素。从零搭建一个简单的机械臂模型。

执行器与驱动

actuator 类型（电机、位置、速度、力矩）。增益与时间常数。让机械臂动起来。

驱动执行器

传感器与数据读取

sensordata 接口。位置、速度、力/力矩传感器。如何高效获取仿真数据。

传感器数据流

碰撞检测与接触

geom 类型与碰撞属性。接触参数（摩擦、刚度、阻尼）。调试碰撞问题。

求解器与约束

Newton/Euler 与 Conjugate Gradient 求解器。约束类型（关节、接触、等式）。求解器参数对稳定性的影响。

求解器约束

时间积分器

Euler 与 Runge-Kutta 4。时间步长选择。数值稳定性与精度权衡。

参数校准概述

为什么需要校准？校准流程总览。物理参数 vs 数值参数。

摩擦参数校准

库仑摩擦模型。静摩擦与动摩擦。实验设计与数据采集。

刚度与阻尼校准

接触刚度与阻尼。弹簧-阻尼模型。阶跃响应法。

惯性参数校准

质量、质心、惯量张量。摆动实验法。CAD 数据导入。

执行器参数校准

电机时间常数。力矩常数。空载与负载测试。

执行器校准

传感器噪声建模

高斯噪声与有色噪声。Allan 方差分析。在仿真中添加噪声。

噪声传感器

优化算法入门

梯度下降与牛顿法。CMA-ES 与贝叶斯优化。为什么选择无梯度方法？

协方差矩阵自适应进化策略。超参数设置。Python 实现与 MuJoCo 集成。

贝叶斯优化

高斯过程代理模型。采集函数（EI、UCB、PI）。与 MuJoCo 的接口设计。

贝叶斯代理

多目标优化

Pareto 前沿。加权和法 vs NSGA-II。平衡精度与仿真速度。

多目标Pareto

代价函数设计

均方根误差（RMSE）。时间序列对齐。正则化项。

自动化校准流水线

数据采集 → 参数估计 → 验证。闭环反馈。并行仿真加速。

流水线自动化

仿真与真实差距

Sim-to-Real 挑战。域随机化。系统辨识的局限性。

域随机化实战

随机化物理参数。随机化视觉外观。训练鲁棒策略。

域随机化鲁棒

系统辨识工具箱

pybullet 与 MuJoCo 对比。开源工具推荐。自己搭建工具箱。

工具箱对比

高级模型：软体与可变形体

弹性体参数校准。有限元与 MuJoCo 的折中。

软体可变形

多体动力学

浮动基座与接触链。履带与轮式机器人。参数校准的特殊考虑。

多体动力学

数值稳定性调试

发散原因分析。约束违反与穿透。能量耗散检查。

稳定性调试

多线程与矢量化。编译优化。GPU 加速（MuJoCo 2.3+）。

案例：四足机器人校准

从 CAD 到仿真。步态参数调优。实物对比验证。

案例：机械臂抓取校准

动力学参数辨识。抓取成功率优化。力控参数调优。

机械臂抓取

案例：无人机动力学校准

旋翼推力与扭矩。空气阻力建模。悬停与轨迹跟踪。

无人机动力学

总结与展望

校准流程复盘。MuJoCo 4.0 新特性。社区资源与下一步学习路径。