开篇：本文所有截图都经过了作者验证！部分内容由大模型生成，作者经过整理和实验验证，排除了大模型生成中的错误和代码版本，环境错误，幻觉等所有坑点，所有踩过的坑希望能助力您学习MuJoCo 提升效率。可放心学习！MuJoCo（Multi-Joint dynamics withContact）是由 DeepMind 开发并维护的一款高性能物理仿真引擎，专为机器人、生物力学、动画和机器学习等领域中的多关节系统动力学模拟与接触仿真而设计。自2021年10月开源（Apache 2.0 许可证）以来，MuJoCo 迅速成为机器人研究和强化学习社区中最受欢迎的仿真平台之一。本章将介绍 MuJoCo 的背景、核心优势、主要应用场景，并指导读者在Ubuntu 24.04 + 默认 Python 3.12环境下完成安装与配置，mujoco使用3.12.0​​版本，为后续章节的学习打下基础。1.1 什么是 MuJoCo1.1.1 历史与发展MuJoCo 最初由华盛顿大学的 Emo Todorov 教授于 2012 年开始开发，旨在解决传统刚体仿真器在接触丰富场景中数值不稳定、求解速度慢的问题。经过多年迭代，MuJoCo 形成了独特的软接触模型和高效求解器，在计算效率和仿真精度之间取得了优异平衡。2015 年，MuJoCo 被用于 OpenAI Gym 中的多个经典连