下载开源版本的mujoco二进制文件:

wget https://github.com/deepmind/mujoco/releases/download/2.1.1/mujoco-2.1.1-linux-x86_64.tar.gz

解压:

tar -zxvf mujoco-2.1.1-linux-x86_64.tar.gz

移动到目标位置:

mkdir .mujoco

mv mujoco-2.1.1  .mujoco/mujoco210

在mujoco的bin路径中创建lib库的软链接:

ln -s /home/devil/.mujoco/mujoco210/lib/libglewegl.so /home/devil/.mujoco/mujoco210/bin/libglewegl.so

ln -s /home/devil/.mujoco/mujoco210/lib/libmujoco.so /home/devil/.mujoco/mujoco210/bin/libmujoco210.so

注意: devil是我这里的用户名,其他人进行配置时需要将其替换为自己的用户名(下面相似操作同样修改)

配置 .bashrc 文件,在 .bashrc 文件的末尾添加内容:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/devil/.mujoco/mujoco210/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/lib/nvidia

export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so

=================================================================

为  mujoco-py  安装相关环境依赖:

sudo apt-get install libglew-dev

sudo apt-get install   libegl-dev libgl-dev libgl1-mesa-dev libgles-dev libgles1 libglew2.1 libglu1-mesa-dev libglvnd-dev libglx-dev libopengl-dev

sudo apt-get install -y patchelf

安装  mujoco-py  :

git clone https://github.com/openai/mujoco-py

pip install -e .

 测试是否成功安装:

import mujoco_py
import os
mj_path = mujoco_py.utils.discover_mujoco()
xml_path = os.path.join(mj_path, 'model/humanoid', 'humanoid.xml')
model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path)
sim = mujoco_py.MjSim(model) print(sim.data.qpos) sim.step() print(sim.data.qpos)

成功安装 mujoco  。

 成功运行baselines算法库中的mujoco环境:

==========================================================

如果没有成功配置mujoco和mujoco_py则会显示下面的结果:

注意事项:

其中需要注意的一点是对环境变量   export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so   的设置。

如果需要进行可视化则需要设置:   export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so

如果进行仿真模拟需要可视化则设置: export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so

如果进行仿真模拟不需要可视化则设置: export LD_PRELOAD=''

具体可以参考:

https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/16007042.html

================================================

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