仿真与训练
RoboHive
RoboHive 是基于 MuJoCo 的统一机器人学习仿真框架，以 OpenAI Gym API 提供手部灵巧操作、机械臂操作、肌肉骨骼控制和多任务等环境套件，兼容 Stable Baselines、RLlib、TorchRL、AgentHive 等训练框架。
验证条件与证据
页面说明 RoboHive 基于 MuJoCo 物理引擎提供仿真环境，并以 FrankaReachRandom-v0 作为示例环境；仓库内容为仿真基准与任务套件，未报告真实机器人验证结果。
核心能力
- 基于 MuJoCo 的 OpenAI Gym 兼容环境集合
- 提供手部灵巧操作、机械臂操作、肌肉骨骼控制、多任务等套件
- 支持 Stable Baselines、RLlib、TorchRL、AgentHive 等训练框架
- 提供 pip 与源码可编辑安装方式，并附带 Colab 演示
能力局限
- TCDM Suite 标记为 WIP，可能尚未稳定。
- ROBEL Suite 标记为 Coming soon，暂时不可用。
技术资料
- 输入
- MuJoCo 物理仿真环境；OpenAI Gym 风格观测与动作接口；可选 R3M、RRL、VC 视觉编码器作为安装依赖。
- 输出
- 用于智能体训练的标准化仿真环境、任务套件及基准评估接口。
- 适用任务
- 手部灵巧操作（ADROIT）、机械臂操作、肌肉骨骼控制（Myo/MyoDM）、多任务操作（RelayKitchen）、TCDM 灵巧操作基准，以及规划中的 ROBEL 真实机器人基准。
- 适用平台／硬件
- MuJoCo 物理引擎、OpenAI Gym API 接口、多个仿真任务套件
- 技术栈与依赖
- MuJoCo；Python；OpenAI Gym API；可接入 Stable Baselines、RLlib、TorchRL、AgentHive
公开范围与许可证
- 代码
- 公开 GitHub 仓库，可通过 git clone --recursive 获取源代码。
- 权重
- 未核对
- 数据
- 未核对
- 硬件
- 未核对
资料介绍
RoboHive 是一套基于 MuJoCo 物理引擎的机器人学习仿真环境集合，通过 OpenAI Gym API 暴露，兼容 Stable Baselines、RLlib、TorchRL、AgentHive 等智能体训练框架。安装后可使用 robohive_init 初始化，并通过示例命令运行 FrankaReachRandom-v0 环境。当前提供手部灵巧操作、机械臂操作、肌肉骨骼控制、多任务等套件，包含 ADROIT、RelayKitchen、TCDM 等基准，ROBEL 套件即将推出。
使用与复现资料
- 使用 pip install robohive 安装 RoboHive。
- 运行 robohive_init 初始化 RoboHive。
- 使用 python -m robohive.utils.examine_env -e FrankaReachRandom-v0 演示环境。
- 可编辑安装：git clone --recursive https://github.com/vikashplus/robohive.git
- cd robohive
- pip install -e .