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# 依赖说明
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## Python 环境
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- Python `>=3.10,<3.14`
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- `uv` 依赖管理
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- MuJoCo `3.8` 系列
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- `mjlab[cu128]`
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- PyTorch CUDA 12.8 环境
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- `pynput`
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- 后期 Sim2Sim 可选依赖：Pygame、ONNX Runtime
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精确解析结果保存在 `uv.lock`。项目使用本地可编辑的 `mjlab`：
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```toml
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[tool.uv.sources]
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mjlab = { path = "mjlab", editable = true }
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```
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## mjlab 来源
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- 上游仓库：`https://github.com/mujocolab/mjlab.git`
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- 基准提交：`40f8d93e31b589dccae78ba6aadfc4b74cd1e3fd`
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- 基准日期：`2026-06-02`
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- 上游许可证：Apache-2.0，许可证文件保留在 `mjlab/LICENSE`
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本版本在该基准上保留 1 处本地修改：
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1. `mjlab/src/mjlab/envs/mdp/dr/actuator.py`：为分组执行器补充名称到运行时执行器对象的解析，使 PD 增益和力矩限制随机化能够正确作用于轮腿机器人的执行器组。
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本次归档保留修改后的完整工作树，但不包含上游 `.git`、本地缓存、生成日志和运行时临时文件。
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## 基本入口
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在 `05_software/train/rc_mjlab` 下执行：
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```bash
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uv sync
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uv run train Robot-Flat-v0
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uv run play Robot-Rough-v0
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```
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根 `uv.lock` 保留比赛训练环境的历史解析结果。后期 Sim2Sim 新增依赖单独保存在 `sim2sim/requirements.txt`，运行时叠加，避免重新锁定时升级历史 MuJoCo nightly：
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```bash
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uv run --with-requirements sim2sim/requirements.txt python sim2sim/nav_sim2sim.py
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```
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GPU、CUDA、MuJoCo development wheel 和驱动版本必须满足 `pyproject.toml` 与 `uv.lock` 的约束。
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