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mjlab
mjlab是一个基于MuJoCo的机器人强化学习训练框架，用于人形机器人控制策略的训练与评估
时间轴 (近 90 天)
10月17日
开发者为Asimov 1人形机器人构建全身恢复策略，目标是从随机仰卧、俯卧或侧卧姿态（附带关节扰动）恢复到直立并保持稳定。
待验证50%
10月17日
代码和训练设置已在GitHub仓库的feature/mjlab-standup分支公开。
待验证50%
9月7日
microduck_rl是专为Microduck机器人打造的强化学习训练环境，基于mjlab构建，主要采用Python语言开发
待验证50%
9月4日
该项目策略使用mjlab（MuJoCo的封装工具）从零训练，在单张RTX 3080上约4小时完成收敛
待验证50%
9月4日
策略使用mjlab（MuJoCo的封装工具）从零开始训练，在单张RTX 3080上约4小时即可完成收敛
待验证50%