mjlab

mjlab 是一个面向强化学习与机器人研究的高效仿真框架，基于 MuJoCo-Warp（GPU 加速版 MuJoCo）并融合 Isaac Lab 的模块化 API 设计。其核心提供轻量、可组合的环境构建组件，支持直接访问底层 MuJoCo 数据结构，具备多 GPU 分布式训练能力及开箱即用的 Unitree G1 等真实机器人模型。适用于需要高吞吐仿真、快速策略迭代与物理精确建模的 RL 训练、运动控制与模仿学习研究场景。