MuJoCo_RL_UR5

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这个仓库把机械臂抓取任务从常见的关节状态输入升级成了更贴近真实场景的视觉输入：在MuJoCo里搭建了一个Gym环境，智能体看到的是一张相机图像，而不是状态向量，搭配UR5机械臂和Robotiq三指夹爪。这种设计让训练环境更接近实际部署，而多离散动作空间加上二值化的抓取成功奖励，也为如何构造高难度操作任务提供了一个具体范例。其中的MJ_Controller类可以独立用于基础机械臂控制，也能在训练回合之间把机器人复位，省去直接重置关节角度的麻烦。作为硕士论文的配套代码，项目已停止维护，代码风格也比较随性，更适合当作教学示例或二次开发的起点，而不是生产级工具。如果你正在做抓取成功率预测或抓放操作的强化学习原型，这份代码值得翻一翻。