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# 依赖说明
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## Python 环境
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- Python `>=3.10`
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- `uv` 依赖管理
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- MuJoCo development wheel
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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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精确解析结果保存在 `uv.lock`。项目使用本地可编辑 `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：`0040979763ab43bc1220812c9de4bc74e2631f42`
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- 基准日期：`2026-04-28`
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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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早期工程在该基准上保留了 3 处本地修改：
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1. `mjlab/pyproject.toml`：增加清华 PyPI 镜像。
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2. `mjlab/src/mjlab/envs/mdp/dr/actuator.py`：让 effort limit 随机化支持轮子使用的 velocity/motor actuator。
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3. `mjlab/src/mjlab/scene/scene.py`：通过 XML 字符串加载场景，以适配当时的场景组合方式。
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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 `.venv`、缓存和生成日志。
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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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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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