MuJoCo Package

macOS와 Ubuntu 18.04 환경에서 MuJoCo 설치 및 튜토리얼 실행 매뉴얼

MujoCo 공식 홈페이지와 mujoco-py github를 참조하여 진행하였습니다.

MuJoCo 버전 1.5 이상을 사용하려면 Mac 또는 Ubuntu 환경에서 MuJoCo를 시작하기 전에 꼭 확인해야 하는 부분이 있습니다❗

AVX(Advanced Vector Extensions) 이란? 👉 wiki 참조

내 CPU에 AVX 기능이 있는지 확인하기

Mac
```
$ sysctl -a | grep avx
```
Ubuntu
```
$ cat /proc/cpuinfo | grep avx
```
AVX 정보가 안 나올 경우?

아무것도 나오지 않는다면 cpu를 교체하거나 MuJoCo 버전을 낮춰야 합니다 😂

필자의 경우 avx 기능이 있는 cpu로 교체 후 해결하였습니다.
Result

아래의 화면이 나오면 설치 성공입니다.

1. Install MuJoCo

라이센스 키 발급

👉 MuJoCo website에 접속하여 30일 또는 1년 라이센스 키를 받습니다.
MuJoCo ver2.0 바이너리 파일 다운로드

👉 Download website에 접속하여 mujoco 파일 다운로드 및 압축 해제 후 디렉토리 명을 mujoco200으로 변경해줍니다.
~/.mujoco 디렉토리에 복사

👉 mjkey.txt(라이센스 키)와 mujoco200 디렉토리를 ~/.mujoco 디렉토리 안으로 복사합니다.
```
$ mkdir ~/.mujoco
$ cp -r mjkey.txt mujoco200 ~/.mujoco/
$ cp -r mjkey.txt ~/.mujoco/mujoco200/bin/
```

mujoco 시뮬레이터 실행하기

$ cd ~/.mujoco/mujoco200/bin
$ ./simulate ../model/humanoid.xml

2. Install and use mujoco-py

저의 경우 local 환경에 설치하는 걸 꺼려해서 anaconda 설치 후 진행하였습니다.

👉 anaconda 다운로드

👉 anaconda 사용방법

2-1. 의존 패키지 설치하기

✍ in Mac (python 3.9)

llvm, boost, hdf5 패키지 설치

$ brew install llvm
$ brew install boost
$ brew install hdf5

.bashrc 또는 .zshrc 에 llvm 설치 경로 추가

$ vi ~/.bashrc
# 맨 아래로 가서 i를 눌러 끼워넣기 모드로 변경
# 아래의 내용 복사 하기
------------------------------------------
export PATH="/usr/local/opt/llvm/bin:$PATH"
  
export CC="/usr/local/opt/llvm/bin/clang"
export CXX="/usr/local/opt/llvm/bin/clang++"
export CXX11="/usr/local/opt/llvm/bin/clang++"
export CXX14="/usr/local/opt/llvm/bin/clang++"
export CXX17="/usr/local/opt/llvm/bin/clang++"
export CXX1X="/usr/local/opt/llvm/bin/clang++"
  
export LDFLAGS="-L/usr/local/opt/llvm/lib"
export CPPFLAGS="-I/usr/local/opt/llvm/include" 
------------------------------------------
# 복사 후 esc 또는 ctrl+[ 누른 후 :wq 입력 후 엔터

✍ in Ubuntu 18.04 (python 3.7)

libosmesa6-dev libgl1-mesa-glx libglfw3 설치

$ sudo apt install -y libosmesa6-dev libgl1-mesa-glx libglfw3

bashrc에 LD_LIBRARY_PATH, LD_PRELOAD 추가

$ vi ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$HOME/.mujoco/mujoco200/bin
export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so

2-2. mujoco-py 설치

👉 설치하는 방법은 두 가지가 있으며 저는 2번째 방법으로 설치하였습니다.

pip로 설치하기
```
$ pip install -U 'mujoco-py<2.1,>=2.0'
```

python setup.py 로 설치하기

$ git clone https://github.com/openai/mujoco-py.git
$ cd mujoco-py
$ python setup.py install

2-3. 예제 실행하기

test.py 만든 후 실행

import mujoco_py
import os
mj_path, _ = mujoco_py.utils.discover_mujoco()
xml_path = os.path.join(mj_path, 'model', 'humanoid.xml')
model = mujoco_py.load_model_from_path(xml_path)
sim = mujoco_py.MjSim(model)
  
print(sim.data.qpos)
sim.step()
print(sim.data.qpos)

👌 제대로 설치가 되었다면 에러가 나지 않고 데이터가 나와야합니다.

examples 디렉토리에 있는 예제 실행
1. 실행 후 이 에러가 난다면? 👉 참고
  
  ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version
  
  해당 라이브러리를 preload 시켜줍니다.
  
  export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGLEW.so
2. 실행 후 이 에러가 난다면?
  
  Exception: Failed to load XML file: xmls/fetch/main.xml. mj_loadXML error: b’XML parse error at line 0, column 0:\nFailed to open file\n’
  
  xml 파일을 불러올 때 경로를 찾지 못한 문제로 파일을 수정해줍니다.
  
  from
  
  load_model_from_path(“xmls/tosser.xml”)
  
  to
  
  load_model_from_path(“../xmls/tosser.xml”)

Docker로 실행할 경우

라이센스 키가 개인 상업용 라이선스 이어야 합니다.

도커 설치하기
mjkey.txt(라이센스 키) mujoco-py 디렉토리 안으로 복사 후 Dockerfile 실행 (약 10분 소요)
```
$ cd ~/.mujoco && cp -r mjkey.txt mujoco-py/
$ docker build mujoco-py
```
도커 이미지 확인
```
$ docker images
```

도커 이미지로 컨테이너 생성

$ docker create -i -t --name mujoco docker_id /bin/bash

컨테이너 실행

$ docker start mujoco
$ docker attach mujoco

컨테이너 삭제 및 이미지 삭제

# 컨테이너 삭제
$ docker rm -f mujoco 
# 이미지 삭제
$ docker rmi 이미지id