在 Ubuntu 20.04 上安装 Mujoco210、mujoco-py、Gym 并解决常见报错问题【详细教程】

在机器人仿真与强化学习研究中，Mujoco 是一个非常强大的物理仿真引擎，能够高效地模拟物理环境。本文将详解如何在 Ubuntu 20.04 上安装 Mujoco210、mujoco-py、Gym 以及解决可能遇到的报错问题。通过该教程，读者将了解从环境配置到运行仿真程序的整个流程，帮助避免常见坑点。

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1. 环境准备

在开始之前，确保系统上已安装 Ubuntu 20.04，并且安装了基本的工具如 Python 和 pip。此外，确保你有一个可以正常访问互联网的环境。

1.1 更新系统

首先，更新你的系统，以确保所有依赖项都是最新的。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

1.2 安装基本依赖

在安装 Mujoco 和 mujoco-py 之前，我们需要一些基本的库，如 unzip、curl 等。

sudo apt install unzip curl -ysudo apt install libgl1-mesa-dev libgl1-mesa-glx libosmesa6-dev patchelf -y

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2. 安装 Mujoco210

Mujoco 是闭源软件，安装前需要去官网下载许可证以及安装包。

2.1 下载 Mujoco210

前往 Mujoco 官网 Mujoco 下载页面，选择 Mujoco 210 版本，或者使用以下命令直接下载到本地：

mkdir ~/.mujococd ~/.mujocowget https://mujoco.org/download/mujoco210-linux-x86_64.tar.gztar -xvf mujoco210-linux-x86_64.tar.gz

2.2 配置许可证

从 Mujoco 官网获取你的许可证，并将其下载到 ~/.mujoco/mjkey.txt 路径下。

mv ~/Downloads/mjkey.txt ~/.mujoco/mjkey.txt

2.3 配置环境变量

我们需要将 Mujoco 的路径添加到系统的环境变量中。可以在 ~/.bashrc 文件中加入以下内容：

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HOME/.mujoco/mujoco210/bin' >> ~/.bashrcecho 'export MUJOCO_PY_MUJOCO_PATH=$HOME/.mujoco/mujoco210' >> ~/.bashrcecho 'export MUJOCO_PY_MJKEY_PATH=$HOME/.mujoco/mjkey.txt' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

这将确保 Mujoco 的库路径被正确加载。

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3. 安装 Mujoco-py

mujoco-py 是 Mujoco 的 Python 接口，用于与 Python 代码交互。你可以通过 pip 安装 mujoco-py。

3.1 安装 mujoco-py

使用以下命令安装 mujoco-py：

pip install mujoco-py

安装过程中，可能会因为 OpenGL 依赖关系导致报错，可以尝试以下解决方案。

3.2 常见报错及解决方案

OpenGL Error: 如果你在安装过程中遇到 OpenGL.GLX 错误，确保安装了正确的 OpenGL 库：

sudo apt install libglfw3 libglfw3-dev

GLIBCXX_3.4.29 not found: 这是由于系统的 GCC 版本较低，升级 GCC 后即可解决：

sudo apt install build-essentialsudo apt install gcc-10 g++-10sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-10 10sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-10 10

patchelf Error: 如果遇到 patchelf 相关错误，可以使用以下命令重新安装：

pip install patchelf

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4. 安装 Gym

Gym 是 OpenAI 的强化学习工具库，用于构建和训练强化学习环境。我们可以通过 pip 安装 Gym。

pip install gym

Gym 有多个不同的环境，你可以根据需要安装扩展包，例如 atari 或 mujoco：

pip install gym[atari]pip install gym[mujoco]

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5. 测试安装是否成功

在安装完所有的依赖项后，可以运行以下代码测试环境是否搭建成功：

import mujoco_pyimport gym# 创建 Gym 环境env = gym.make('Humanoid-v2')env.reset()# 渲染并进行一次仿真for _ in range(1000):    env.render()    env.step(env.action_space.sample())  # 随机采样动作

如果你看到仿真窗口成功弹出并正常运行，那么说明 Mujoco、mujoco-py 和 Gym 都已成功配置。

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6. 报错及解决方案

在安装和运行过程中，你可能会遇到一些常见的错误。以下是几种常见报错及其解决方案：

6.1 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file

该错误通常由于缺少 OpenGL 库引起。可以尝试安装 mesa-utils：

sudo apt-get install mesa-utils

6.2 ERROR: GLEW initalization

GLEW 初始化错误通常与 OpenGL 的配置有关，使用以下命令安装相关库：

sudo apt install libglew-dev

6.3 ImportError: mujoco_py.cymj

此错误可能与 Python 版本不兼容有关，确保你的 Python 版本在 3.6-3.9 之间。如果不是，请使用 pyenv 安装适配的 Python 版本。

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7. 总结

通过本文的详细步骤，我们成功在 Ubuntu 20.04 上安装了 Mujoco210、mujoco-py、Gym，并解决了常见的报错问题。无论是在强化学习研究中，还是在仿真测试中，Mujoco 都是不可或缺的工具。希望这篇文章能为你提供帮助，让你更顺利地搭建开发环境，投入到机器人仿真与强化学习的世界中去。

如果你在安装过程中遇到问题，欢迎在评论区留言，我们一起解决！