Mujoco, Pinocchio 시뮬레이션 프레임워크 (mj_sim)

이 레포지토리는 MuJoCo와 Pinocchio를 활용한 로봇 제어 프레임워크입니다. mj_sim 폴더 내에 로봇/주제별로 모듈화되어 있습니다.

환경 활성화 및 설치

conda env create -f environment.yml
conda activate mj


# 모든 주피터 출력 삭제
nbstripout mj_sim/**/*.ipynb

작성원칙

명명·주석·파일 구조 컨벤션은 mj_sim/작성원칙.md를 참고하세요.

공통 유틸

• mj_sim/spawn_mujoco.ipynb: MuJoCo 모델 스폰 및 viewer 띄우기 템플릿
• mj_sim/casADi_test.ipynb: CasADi 기반 NLP / QP / MPC 빌딩 블록 테스트

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1. Manipulator (mj_sim/manipulator/)

UR5e / Franka Panda 기반 매니퓰레이터. DLS, Impedance, PTP/Spline 궤적, IK-QP, RRT*, MPC 등. 세부 구조와 노트북 목록은 mj_sim/manipulator/README.md 참고.

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2. CartPole (mj_sim/cartpole/)

상태 4차원·입력 1차원의 표준 벤치마크. 최적제어 이론을 손으로 디버깅하며 체화하는 단계.

• LQR_구현.md: 평형점 선형화 기반 LQR, finite-horizon / TVLQR, DARE까지 단계별 구현 노트
• MPC_구현.md: Linear/Nonlinear MPC, condensed vs sparse, horizon·terminal cost 영향 검증 노트

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How to Make New

새로운 로봇이나 시뮬레이션 환경을 구성할 때의 가이드입니다. (manipulator 패키지 기준)

1. core, utils 패키지를 복사한다.
2. State container (예: FixedBaseRobotState)
   • fixed base / floating base에 따라 컨테이너 선택
   • NQ, NV 매직넘버를 새 로봇 DOF에 맞게 수정
   • partition view 슬라이스 인덱스 재계산
3. Pinocchio wrapper
   • 모듈 상단의 FRAMES dict — 새 URDF의 link 이름으로 교체
   • __init__의 placement 캐싱 로직 재검토
4. MuJoCo kernel
   • keyframe 인덱스 / actuator-joint 매핑 (joint_names_pin_order) 확인
   • geom/body 이름 점검
5. 컨벤션 준수: mj_sim/작성원칙.md대로 명명 / 주석 / 파일 구조.

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참고 자료들

• https://github.com/joonhyung-lee/mujoco-robotics-usage
• https://github.com/stack-of-tasks/pinocchio
• https://github.com/ozkannceylan/mujoco-robotics-lab
• https://github.com/Shunichi09/PythonLinearNonlinearControl

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To Do Lists

1. Introduction to Humanoid Robotics — Kajita ✅
2. Modern Robotics — Kevin M. Lynch, Frank C. Park ✅
3. Convex Optimization — Stephen Boyd — ~ing
4. Underactuated Robotics — Russ Tedrake
5. Convex Model Predictive Control — MIT

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