使用 MuJoCo 環境¶

MuJoCo 是 Multi-Joint dynamics with Contact 的縮寫。它是一個通用物理引擎，旨在促進機器人學、生物力學、圖形學和動畫、機器學習以及其他需要快速準確模擬關節結構與其環境互動的領域的研究和開發。

最近，MuJoCo 被 DeepMind收購併開源。從那時起，任何人都可以訪問該庫，無需許可。Python 繫結已被合併到庫中，使得不再依賴 mujoco-py。然而，一系列庫仍然保留對舊 mujoco 繫結的依賴。

本文件詳細介紹了新舊繫結庫的問題和技巧。

安裝 MuJoCo¶

渲染先決條件（所有 mujoco 版本）¶

MuJoCo 提供了一些出色的渲染功能。為此，MuJoCo 將使用以下後端之一：glfw、osmesa 或 egl。其中，glfw 在無頭環境中不起作用。另一方面，osmesa 不在 GPU 上執行。因此，我們的建議是使用 egl 後端。

如果您在機器上有 sudo 訪問許可權，可以安裝以下依賴項以啟用快速渲染

$ sudo apt-get install libglfw3 libglew2.0 libgl1-mesa-glx libosmesa6

如果您沒有，這些庫可以透過 conda 安裝，但請注意，這不是預期的工作流程，事情可能不會按預期進行

$ conda activate mujoco_env
$ conda install -c conda-forge glew
$ conda install -c conda-forge mesalib
$ conda install -c anaconda mesa-libgl-cos6-x86_64
$ conda install -c menpo glfw3

在這兩種情況下，在執行程式碼時，您將需要告知 mujoco 使用哪個後端。這可以透過設定適當的環境變數來完成。

$ conda env config vars set MUJOCO_GL=egl PYOPENGL_PLATFORM=egl
$ conda deactivate && conda activate mujoco_env

新繫結（≥ 2.1.2）¶

您可以從mujoco 釋出頁面安裝預編譯的二進位制檔案。但是，在大多數情況下，您只需要 Python 繫結。這些可以透過 pip 安裝。

$ conda create -n mujoco_env python=3.9
$ conda activate mujoco_env
$ pip install mujoco

舊繫結（≤ 2.1.1）：mujoco-py¶

在某些情況下，您可能需要使用舊的 mujoco 繫結。例如，當使用一些使用了 mujoco-py 而不是新繫結的舊程式碼時，可能會出現這種情況，因為叢集要求等。請參閱mujoco-py README.md。使用 conda，您的設定應該如下所示

$ conda create -n mujoco_env python=3.9
$ conda activate mujoco_env
$ mkdir ~/.mujoco
$ cd ~/.mujoco
$ # check here for 2.1.0 versions https://github.com/deepmind/mujoco/releases/tag/2.1.0
$ # check here for earlier versions http://roboti.us/download.html
$ wget https://github.com/deepmind/mujoco/releases/download/2.1.0/mujoco210-linux-x86_64.tar.gz
$ tar -xf mujoco210-linux-x86_64.tar.gz
$ # for versions < 2.1.0, we need a licence file. Since mujoco is now free of
$ # of charge, this can obtained easily
$ wget http://roboti.us/file/mjkey.txt
$ # let's tell conda about our mujoco repo
$ conda env config vars set MJLIB_PATH=/path/to/home/.mujoco/mujoco210/bin/libmujoco210.so \
$ > LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/home/.mujoco/mujoco210/bin \
$ > MUJOCO_PY_MUJOCO_PATH=/path/to/home/.mujoco/mujoco210
$ # For versions < 2.1.0, we must link the key too
$ conda env config vars set MUJOCO_PY_MJKEY_PATH=/path/to/home/.mujoco/mjkey.txt
$ # reload the env
$ conda deactivate && conda activate mujoco_env

選項 1：使用 pip 安裝 mujoco-py¶

我們**不**推薦這樣做，因為它可能很難在以後更改程式碼，因為在使用原生 mujoco-py 程式碼的 GPU 進行渲染時存在已知問題。如果這是預期用法，請參考下面的選項 2。

$ conda activate mujoco_env
$ pip install mujoco-py

選項 2：從克隆的倉庫安裝 mujoco-py¶

我們建議透過克隆倉庫並本地安裝 mujoco-py。如果必須強制 mujoco-py 安裝針對 cuda 或修改 NVIDIA 驅動程式的路徑（尤其是在較舊版本的 mujoco-py 中），克隆倉庫將有助於進行這些修改。

$ conda activate mujoco_env
$ cd path/to/where/mujoco-py/must/be/cloned
$ git clone https://github.com/openai/mujoco-py
$ cd mujoco-py
$ python setup.py develop
$ # the following line of code needs to be adatped, depending on where nvidia drivers are located
$ conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/nvidia

mujoco-py 將在首次匯入到 Python 指令碼中時執行一些構建操作。這意味著相容性問題可能直到您第一次實際執行指令碼時才被注意到。要完成安裝，請執行以下命令

$ python
>>> import mujoco_py

這應該會觸發構建流程。

基本檢查

要檢查您的 mujoco-py 是否已針對 GPU 構建，請執行

>>> import mujoco_py
>>> print(mujoco_py.cymj) # check it has the tag: linuxgpuextensionbuilder

結果應包含一個帶有標籤 linuxgpuextensionbuilder 的檔名。

匯入或渲染 Mujoco 環境時常見的錯誤¶

上述設定很可能會導致一些問題。我們列出了執行 import mujoco_py 時的一些已知問題以及每個問題的故障排除方法

GL/glew.h 未找到

/path/to/mujoco-py/mujoco_py/gl/eglshim.c:4:10: fatal error: GL/glew.h: No such file or directory
4 | #include <GL/glew.h>
  |          ^~~~~~~~~~~

解決方案：安裝 glew 和 glew-devel

Ubuntu: sudo apt-get install libglew-dev libglew
CentOS: sudo yum install glew glew-devel
Conda: conda install -c conda-forge glew

include/GL/glu.h:38:10: fatal error: GL/gl.h: No such file or directory
  #include <GL/gl.h>
           ^~~~~~~~~

解決方案：安裝 mesalib 後應消失：conda install -y -c conda-forge mesalib

ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29' not found (required by /path/to/conda/envs/compile/bin/../lib/libOSMesa.so.8)

解決方案：安裝 libgcc，例如：conda install libgcc -y。然後確保在執行期間載入它

export LD_PRELOAD=$LD_PRELOAD:/path/to/conda/envs/compile/lib/libstdc++.so.6

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'patchelf'

解決方案：pip install patchelf

ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libOpenGL.so.0: undefined symbol: _glapi_tls_Current

解決方案：將 conda 連結到正確的 libOpenGL.so 檔案（用正確的路徑和名稱替換 /path/to/conda 和 mujoco_env）

conda install -y -c conda-forge libglvnd-glx-cos7-x86_64 --force-reinstall
conda install -y -c conda-forge xvfbwrapper --force-reinstall
conda env config vars set LD_PRELOAD=/path/to/conda/envs/mujoco_env/x86_64-conda-linux-gnu/sysroot/usr/lib64/libGLdispatch.so.0

mujoco.FatalError: gladLoadGL error

/path/to/conda/envs/mj_envs/lib/python3.8/site-packages/glfw/__init__.py:912: GLFWError: (65537) b'The GLFW library is not initialized'

解決方案：這通常可以透過將 EGL 設定為 mujoco_gl 後端來解決：MUJOCO_GL=egl python myscript.py

使用 Slurm 等排程程式執行作業時出現類似 RuntimeError 和錯誤堆疊

    File "mjrendercontext.pyx", line 46, in mujoco_py.cymj.MjRenderContext.__init__

    File "mjrendercontext.pyx", line 114, in mujoco_py.cymj.    MjRenderContext._setup_opengl_context

    File "opengl_context.pyx", line 130, in mujoco_py.cymj.OffscreenOpenGLContext.__init__

RuntimeError: Failed to initialize OpenGL

Mujoco 的 EGL 程式碼全域性索引裝置，而 CUDA_VISIBLE_DEVICES（與 Slurm 等作業排程程式一起使用時）返回本地裝置 ID。這可以透過將 GPUS 環境變數設定為全域性裝置 ID 來解決。對於 Slurm，可以使用 SLURM_STEP_GPUS 環境變數獲得。

渲染的影像完全是黑色的。

解決方案：在讀取畫素之前，請確保呼叫 env.render()。
patchelf 依賴項丟失。

解決方案：使用 conda install patchelf 或 pip install patchelf 進行安裝
諸如“Onscreen rendering needs 101 device”之類的錯誤

解決方案：確保正確設定 DISPLAY 環境變數。
ImportError: Cannot initialize a headless EGL display.

解決方案：確保您已安裝 mujoco 及其所有依賴項（請參閱上方說明）。確保您已設定 MUJOCO_GL=egl。確保您的機器上有一個可用的 GPU。
cannot find -lGL: No such file or directory

解決方案：呼叫 conda install -c anaconda mesa-libgl-devel-cos6-x86_64
```
RuntimeError: Failed to initialize OpenGL
```
解決方案：安裝 libEGL
- Ubuntu: sudo apt install libegl-dev libegl
- CentOS: sudo yum install mesa-libEGL mesa-libEGL-devel
- Conda: conda install -c anaconda mesa-libegl-cos6-x86_64

fatal error: X11/Xlib.h: No such file or directory
   | #include <X11/Xlib.h>
   |          ^~~~~~~~~~~~

解決方案：安裝 X11

Ubuntu: sudo apt install libx11-dev
CentOS: sudo yum install libX11
Conda: conda install -c conda-forge xorg-libx11

fatal error: GL/osmesa.h: No such file or directory
    1 | #include <GL/osmesa.h>
      |          ^~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.

解決方案：安裝 Osmesa

Ubuntu: sudo apt-get install libosmesa6-dev
CentOS: sudo yum install mesa-libOSMesa-devel
Conda: conda install -c menpo osmesa

```
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'glGetError'
```
解決方案: :
- Ubuntu: this_dir=$(pwd) && cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu && sudo ln -s libglut.so.3.12 libglut.so.3 && cd $this_dir