MuJoCo 仿真基础

什么是 MuJoCo

MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）是 Google DeepMind 开源的物理仿真引擎，在机器人领域广泛用于训练和调试。本项目用它替代真实硬件进行无风险开发。

推荐资源：

• bilibili MUJOCO 交互教程
• MuJoCo 官方文档

本项目仿真模式的工作原理

真机模式：   task_node → control_node → dm_motor_sdk_ros → USB2CANFD → 电机
                                           ↑ 发布 /robot_driver/ready

仿真模式：   task_node → control_node → 等待 /robot_driver/ready
                                           ↑ 由 mujoco_runner 发布
              MuJoCo 仿真器（独立进程，sim_arm.sh）

仿真模式下，run_arm.sh --sim 不启动硬件驱动，而是等待另一个终端里 MuJoCo 仿真器发布的 /robot_driver/ready 信号。上层控制栈完全一样，只是底层物理被 MuJoCo 替代。

仿真 vs 真机对照

	真机	仿真
启动命令	bash run_arm.sh	终端1: sim_arm.sh，终端2: bash run_arm.sh --sim
驱动	dm_motor_sdk_ros	mujoco_runner
风险	撞机/扯线	无
速度	实时	可调
传感器	真实相机	需另外接入
摩擦力/动力学	真实	模型近似

仿真调试小 Tips

1. 先仿真后真机：任何新功能或参数修改，先在仿真里跑通，确认没崩再上真机。撞坏一个电机就是几百块。
2. Mock 模式调试：仿真里没有相机时，把 params.yaml 里的 use_mock_target: true 打开，用固定坐标取代感知，可以单独测试运动控制部分。
3. 关节角可视化：用 PlotJuggler 订阅 /arm2/_lowState/joint，实时看每个关节的 q_cmd vs q_fb，判断跟踪效果。
4. 重力补偿验证：gravity_comp_test_node 可以在仿真里验证动力学模型——关掉 PD 只靠前馈，看机械臂能不能”浮”在原地不掉。
5. 仿真不确定性：MuJoCo 的摩擦模型和接触动力学与真实物理有差异。抓取成功率以真机为准，仿真只用来验证逻辑和防崩溃。
6. 仿真速度：MuJoCo 可以比实时快很多倍，适合快速迭代。但注意高速仿真时 PD 控制器可能行为不同（因为物理步长变了）。
7. 死锁排查：如果 run_arm.sh --sim 一直卡在”waiting for /robot_driver/ready”，检查仿真终端是否启动成功、ROS_DOMAIN_ID 是否一致。