ID (slug)
mujoco-playground
Name
MuJoCo Playground
Organization
Google DeepMind / UC Berkeley
Year
2025
Description (English)
MuJoCo Playground is a fully open-source framework for GPU-accelerated robot learning and sim-to-real transfer, built on MuJoCo MJX. With a simple pip install playground, researchers can train policies in minutes on a single GPU. It supports diverse robotic platforms including quadrupeds, humanoids, dexterous hands, and robotic arms, enabling zero-shot sim-to-real transfer from both state and pixel inputs through an integrated stack of physics engine, batch renderer and training environments.
Description (Korean)
MuJoCo Playground는 MuJoCo MJX 기반의 GPU 가속 로봇 학습 및 sim-to-real 전이를 위한 완전 오픈소스 프레임워크입니다. pip install playground 한 줄로 설치할 수 있으며, 단일 GPU에서 수 분 내에 정책을 학습할 수 있습니다. 사족보행 로봇, 휴머노이드, 로봇 손, 로봇 팔 등 다양한 로봇 플랫폼을 지원하며, 물리 엔진·배치 렌더러·학습 환경의 통합 스택을 통해 상태 및 픽셀 입력 모두에서 제로샷 sim-to-real 전이를 가능하게 합니다.
GitHub URL
https://github.com/google-deepmind/mujoco_playground
Paper URL (arXiv)
https://arxiv.org/abs/2502.08844
Project / Docs URL
https://playground.mujoco.org/
Type
rl_framework — RL 학습 프레임워크 (Isaac Lab 등)
Features
Primary Language(s)
Python (JAX, Warp)
Tags (optional)
MJX, JAX, sim-to-real, locomotion, manipulation, zero-shot-transfer, reinforcement-learning
Checklist
ID (slug)
mujoco-playground
Name
MuJoCo Playground
Organization
Google DeepMind / UC Berkeley
Year
2025
Description (English)
MuJoCo Playground is a fully open-source framework for GPU-accelerated robot learning and sim-to-real transfer, built on MuJoCo MJX. With a simple pip install playground, researchers can train policies in minutes on a single GPU. It supports diverse robotic platforms including quadrupeds, humanoids, dexterous hands, and robotic arms, enabling zero-shot sim-to-real transfer from both state and pixel inputs through an integrated stack of physics engine, batch renderer and training environments.
Description (Korean)
MuJoCo Playground는 MuJoCo MJX 기반의 GPU 가속 로봇 학습 및 sim-to-real 전이를 위한 완전 오픈소스 프레임워크입니다. pip install playground 한 줄로 설치할 수 있으며, 단일 GPU에서 수 분 내에 정책을 학습할 수 있습니다. 사족보행 로봇, 휴머노이드, 로봇 손, 로봇 팔 등 다양한 로봇 플랫폼을 지원하며, 물리 엔진·배치 렌더러·학습 환경의 통합 스택을 통해 상태 및 픽셀 입력 모두에서 제로샷 sim-to-real 전이를 가능하게 합니다.
GitHub URL
https://github.com/google-deepmind/mujoco_playground
Paper URL (arXiv)
https://arxiv.org/abs/2502.08844
Project / Docs URL
https://playground.mujoco.org/
Type
rl_framework — RL 학습 프레임워크 (Isaac Lab 등)
Features
Primary Language(s)
Python (JAX, Warp)
Tags (optional)
MJX, JAX, sim-to-real, locomotion, manipulation, zero-shot-transfer, reinforcement-learning
Checklist