示例：https://sim.luwudynamics.ai/
你看到的网页（sim.luwudynamics.ai）：把MuJoCo编译成WASM，套上WebGL网页界面，再导入XGO机器狗模型，就成网页仿真；别人导入Go2模型，就做出宇树机器狗网页模拟器。网页外壳、机器人模型是别人写的，物理计算内核都是MuJoCo。
MuJoCo = 免费开源的物理计算内核，本身不带画面。任何人写好对应机器人的模型，套上界面（桌面程序 / 网页WASM），就能模拟宇树Go2、XGO、RIG‑Puppy等各种机器人运动。
MuJoCo：DeepMind开源，Apache2.0，通用多刚体接触物理引擎；优先走Python接口，不要直接啃C++，零基础门槛最低。
pip install mujoco mediapy
安装完直接运行内置预览器，可拖拽xml模型文件：
python -m mujoco.viewer
无需配置环境变量、不需要下载二进制包，新版本已经全部封装到pip包中。
import mujoco
from mujoco import viewer
xml = """
<mujoco>
<worldbody>
<light pos="0 0 3" dir="0 0 -1"/>
<geom type="plane" size="5 5 0.1"/>
<body pos="0 0 2">
<joint type="free"/>
<geom type="sphere" size="0.2" rgba="1 0 0 1"/>
</body>
</worldbody>
</mujoco>
"""
model = mujoco.MjModel.from_xml_string(xml)
data = mujoco.MjData(model)
viewer.launch(model, data)
运行后弹出窗口，小球受重力自动掉落到地面，这就是物理引擎在实时计算，不是动画视频。
/model文件夹：海量现成xml模型（小球、摆、机械臂、人形、四足机器人），拿来直接运行，学习MJCF(XML模型语法)最好素材。/wasm文件夹：WASM网页仿真源码，就是你看到的浏览器机器狗网页的底层编译工程。官方英文文档（权威） https://mujoco.readthedocs.io/
API、MJCF全部标签、关节、碰撞、传感器参数都在这里，遇到参数问题就查这里。
这个网页工具对你非常有用：可以直接粘贴MJCF，浏览器看物理效果，对应你看到的 sim.luwudynamics.ai 的底层技术。
MjModel：XML描述的场景，物体大小、质量、关节、电机；MjData：仿真运行时动态数据（位置、速度、接触力）。先看懂基础标签：
<geom>：几何体（方块、球、圆柱）<body>：刚体部件<joint>：关节（旋转铰链hinge、滑动、free自由漂浮）<actuator>：电机驱动器，给关节输出力矩<worldbody>：世界根节点，放地面、灯光、物体练习顺序：下落方块 → 单摆 → 多段连杆 → 简单小车。
# 核心就这一句，推进一帧物理计算
mujoco.mj_step(model, data)
理解流程：加载模型→生成data→循环调用mj_step()更新物理状态→viewer渲染画面。
阶段4：导入现成机器人模型（XGO、宇树Go2） 网上找机器人的URDF/MJCF模型，直接加载进MuJoCo，不用从零画零件；
sim.luwudynamics.ai就是：XGO机器狗MJCF模型 + MuJoCo‑WASM + 网页3D渲染。
mujoco‑py，已经废弃；现在用官方原生import mujoco。# -*- coding: utf-8 -*-
# 单摆 —— MuJoCo 零基础第一个例子
# 运行：python3 pendulum.py （会弹出 3D 窗口，小球受重力荡起来）
# 退出：关闭窗口，或在窗口内按 Ctrl+Q / Esc
import mujoco
from mujoco import viewer
# ============ 1. 用 MJCF(XML) 描述物理场景 ============
# 一个 xml 字符串，就是我们的"世界"：
# <worldbody> 世界的根，放地面、灯光、物体
# <geom> 几何体(形状)，type="plane" 是地面
# <body> 一个刚体部件
# <joint> 关节，type="hinge" 表示绕轴旋转的铰链关节
# <geom> type="capsule" 胶囊(摆杆)，type="sphere" 球(摆锤)
xml = """
<mujoco model="pendulum">
<worldbody>
<light pos="0 0 3" dir="0 0 -1"/>
<geom type="plane" size="5 5 0.1" rgba="0.8 0.8 0.8 1"/>
<!-- 固定支架（没有 joint，所以焊死不动） -->
<body pos="0 0 1.5">
<geom type="cylinder" size="0.05 1.5" rgba="0.5 0.5 0.5 1"/>
</body>
<!-- 摆杆：hinge 关节让整个 body 绕 z 轴转动 -->
<body pos="0 0 1.5">
<joint name="joint" type="hinge" axis="0 0 1" pos="0 0 0"/>
<geom type="capsule" fromto="0 0 0 0 0.5 -0.6" size="0.04" rgba="0.9 0.2 0.1 1"/>
<geom type="sphere" pos="0 0.5 -0.6" size="0.12" rgba="0.2 0.6 0.2 1"/>
</body>
</worldbody>
</mujoco>
"""
# ============ 2. 编译成"模型"和"数据" ============
# MjModel：场景的静态描述（形状、质量、关节、碰撞），编译一次
# MjData ：仿真运行时的动态数据（位置、速度、接触力），每帧更新
model = mujoco.MjModel.from_xml_string(xml)
data = mujoco.MjData(model)
# 给关节一个初始角速度，让摆先荡起来
data.qvel[0] = 3.0
# ============ 3. 核心：循环推进物理计算 ============
# 每帧调用 mj_step()，引擎按重力/碰撞/关节动力学算出一帧新状态。
# 这就是"物理引擎在实时计算"，不是播放动画。
# 用 launch_passive 会实时刷新窗口，配合下面循环不断步进物理。
with viewer.launch_passive(model, data) as v:
while v.is_running():
mujoco.mj_step(model, data)
v.sync() # 把最新一帧同步到窗口画面
print("已退出仿真窗口")
# -*- coding: utf-8 -*-
# 简易四足小狗 —— MuJoCo 最基础的机器人模型
# 运行：python3 miniquad.py （会弹出 3D 窗口，小狗从空中落下、倒地）
# 理解：先看纯物理（无电机），小狗会受重力摔到地面；再加电机就能学走路。
import math
import mujoco
from mujoco import viewer
# 模型说明：
# 躯干 = box 刚体，带一个 free 关节（可在空间自由移动/旋转，就是"根"）
# 四条腿 = 每腿一个 body + 一个 hinge 铰链关节（绕 Y 轴前后摆）
# actuator 是"电机"：给关节输出力矩。这里用位置伺服(spring)，设置腿的目标角度。
xml = """
<mujoco model="miniquad">
<compiler angle="degree"/>
<option gravity="0 0 -9.81" timestep="0.005"/>
<worldbody>
<light pos="0 0 3" dir="0 0 -1"/>
<geom type="plane" size="3 3 0.1" rgba="0.8 0.8 0.8 1"/>
<body name="torso" pos="0 0 0.25">
<joint name="root" type="free"/>
<geom type="box" size="0.2 0.08 0.05" rgba="0.2 0.3 0.8 1"/>
<body name="FL" pos="0.15 0.09 0">
<joint name="fl_j" type="hinge" axis="0 1 0"/>
<geom type="capsule" fromto="0 0 0 0 0 -0.18" size="0.02" rgba="0.8 0.4 0.1 1"/>
<geom type="sphere" pos="0 0 -0.18" size="0.03" rgba="0.2 0.2 0.2 1"/>
</body>
<body name="FR" pos="0.15 -0.09 0">
<joint name="fr_j" type="hinge" axis="0 1 0"/>
<geom type="capsule" fromto="0 0 0 0 0 -0.18" size="0.02" rgba="0.8 0.4 0.1 1"/>
<geom type="sphere" pos="0 0 -0.18" size="0.03" rgba="0.2 0.2 0.2 1"/>
</body>
<body name="RL" pos="-0.15 0.09 0">
<joint name="rl_j" type="hinge" axis="0 1 0"/>
<geom type="capsule" fromto="0 0 0 0 0 -0.18" size="0.02" rgba="0.8 0.4 0.1 1"/>
<geom type="sphere" pos="0 0 -0.18" size="0.03" rgba="0.2 0.2 0.2 1"/>
</body>
<body name="RR" pos="-0.15 -0.09 0">
<joint name="rr_j" type="hinge" axis="0 1 0"/>
<geom type="capsule" fromto="0 0 0 0 0 -0.18" size="0.02" rgba="0.8 0.4 0.1 1"/>
<geom type="sphere" pos="0 0 -0.18" size="0.03" rgba="0.2 0.2 0.2 1"/>
</body>
</body>
</worldbody>
<!-- 电机：4 个铰链关节各配 1 个位置伺服，目标是"让腿摆到指定角度" -->
<actuator>
<position name="fl_act" joint="fl_j" kp="150" kv="10" ctrlrange="-60 60"/>
<position name="fr_act" joint="fr_j" kp="150" kv="10" ctrlrange="-60 60"/>
<position name="rl_act" joint="rl_j" kp="150" kv="10" ctrlrange="-60 60"/>
<position name="rr_act" joint="rr_j" kp="150" kv="10" ctrlrange="-60 60"/>
</actuator>
</mujoco>
"""
model = mujoco.MjModel.from_xml_string(xml)
data = mujoco.MjData(model)
# 给 4 条腿恒定目标角度 0（腿竖直向下），
# 小狗从空中落下，电机撑住腿，稳稳站到地面——展示"位置伺服电机"的作用。
# 想玩摆腿/学走路：把 ctrl 改成随时间变化的正弦即可（见注释，注意别开太大幅度否则会发散）。
t = 0.0
with viewer.launch_passive(model, data) as v:
while v.is_running():
t += model.opt.timestep
# 目标角度恒为 0（腿竖直）：小狗落地后站立
data.ctrl[0] = 0.0 # FL
data.ctrl[1] = 0.0 # FR
data.ctrl[2] = 0.0 # RL
data.ctrl[3] = 0.0 # RR
# —— 想让它原地摆腿？把上面换成下面这种，幅度先给 8 度以内，大了容易数值爆炸：
# import math
# amp = 8.0
# data.ctrl[0] = amp * math.sin(2*math.pi*0.5*t)
# data.ctrl[1] = -amp * math.sin(2*math.pi*0.5*t)
# data.ctrl[2] = -amp * math.sin(2*math.pi*0.5*t)
# data.ctrl[3] = amp * math.sin(2*math.pi*0.5*t)
mujoco.mj_step(model, data)
v.sync()
print("已退出仿真窗口")
先装依赖（一次性）：
pip install mujoco
再分别运行，会弹出3D窗口：
python3 pendulum.py # 单摆：小球受重力荡起来
python3 miniquad.py # 四足小狗：从空中落下，电机撑腿稳稳站住
| 文件 | 核心知识点 | 你看到的物理效果 |
|---|---|---|
pendulum.py |
MJCF模型写法、geom/body/joint(hinge铰链)、MjModel/MjData、mj_step()主循环 |
单摆受重力来回摆动，是引擎实时算的，不是动画 |
miniquad.py |
四足机器人结构、free自由根关节、actuator位置伺服电机、用ctrl给电机目标角度 |
小狗下落→四条腿撑地→稳稳站立 |
kv，不叫kd——写错会报 unrecognized attribute: 'kd'。simulation is unstable，小狗被弹飞到294685高度）。我把示例改成恒定的竖直站立方案，绝对稳定；注释里留了摆腿思路，但提醒幅度别超8度。这是做物理仿真的通用经验：参数调不好就会发散，要从小幅度、低增益慢慢试。miniquad.py里改腿的长度、躯干质量、kp值，观察站得稳不稳；geom方块放在地上，让小狗撞上去，看碰撞；此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。