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依赖说明
Python 环境
- Python
>=3.10 uv依赖管理- MuJoCo development wheel
mjlab[cu128]- PyTorch CUDA 12.8 环境
pynput
精确解析结果保存在 uv.lock。项目使用本地可编辑 mjlab：
[tool.uv.sources]
mjlab = { path = "mjlab", editable = true }
mjlab 来源
- 上游仓库：
https://github.com/mujocolab/mjlab.git - 基准提交：
0040979763ab43bc1220812c9de4bc74e2631f42 - 基准日期：
2026-04-28 - 上游许可证：Apache-2.0，许可证文件保留在
mjlab/LICENSE
早期工程在该基准上保留了 3 处本地修改：
mjlab/pyproject.toml：增加清华 PyPI 镜像。mjlab/src/mjlab/envs/mdp/dr/actuator.py：让 effort limit 随机化支持轮子使用的 velocity/motor actuator。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。
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。
基本入口
在 05_software/train/rc_mjlab 下执行：
uv sync
uv run train Robot-Flat-v0
uv run play Robot-Rough-v0
GPU、CUDA、MuJoCo development wheel 和驱动版本必须满足 pyproject.toml 与 uv.lock 的约束。