Robosuite 基于 MuJoCo 物理引擎，能支持多種機器人模型，提供豐富多樣的任務場景，像基礎的抓取、推物，精細的開門、擰瓶蓋等操作。它可靈活配置多種傳感器，提供本體、視覺、力 / 觸覺等感知數據。因其對強化學習友好，能與主流 RL 框架兼容，方便開發和測試機器人操作的強化學習算法，還可用于機器人路徑規劃、視覺伺服等算法的驗證，也適用于人機協作研究。

pip install robosuite

import robosuite as suite
from robosuite.wrappers import GymWrapper# 創建仿真環境（Panda機械臂抓取任務）
env = suite.make(env_name="PickAndPlace",robots="Panda",has_renderer=True,  # 啟用渲染has_offscreen_renderer=False,  # 關閉離線渲染（用于非GUI場景）use_camera_obs=True,  # 使用視覺觀測reward_shaping=True  # 啟用獎勵塑形
)# 轉換為Gym風格環境（便于RL算法接入）
env = GymWrapper(env)# 初始化環境
obs = env.reset()
for _ in range(1000):action = env.action_space.sample()  # 隨機動作（實際應用中替換為算法輸出）obs, reward, done, info = env.step(action)if done:obs = env.reset()
env.close()

robosuite | robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learningrobosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learninghttps://robosuite.ai/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/6621264369https://zhuanlan.zhihu.com/p/6621264369