一个命令跑起来的机器人强化学习实验室：mjlab
要点总结
- 结合 MuJoCo 与 Isaac Lab 优势
- 模块化“积木”式环境设计
- 极简依赖，一条命令运行 Demo
- 直连原生数据结构，支持 GPU 零拷贝
- 利用 CUDA Graph 加速大规模并行
🤖 AI 分析
📝 摘要
mjlab 是一个轻量级机器人强化学习框架，结合了 MuJoCo 的高性能物理仿真与 Isaac Lab 的模块化 Manager 设计。它具备极简依赖、一条命令运行 Demo 及 GPU 零拷贝特性，旨在填补重型仿真平台与手写脚本之间的空白，提供高效、透明的开发体验。