■ **概要** 小型二足歩行ロボット向けのRL学習環境で、MuJoCo Warp上でPPOで学習した政策をONNXでエクスポートし実ロボットに展開する完全なsim2real実装。 ■ **特徴・用途** - **学習の実用性**: mjlab経由でGPUでスケーラ学習（4096環境並列）、1-2時間で実用的な歩行ポリシー獲得。 - **Sim2Real技術統合**: BAMアクチュエータ物理、ドメイン固有化、バックラッシュシミュレーションなど実装済み、CLAUDE.mdで設計ノウハウも公開。 - **本番デプロイまで一貫**: 学習→ONNX変換→実ロボット実行まで、GUIやAPI（W&Bでトレース）を備えた実用的なパイプライン。 ■ **結論** ロボット制御のRL研究で「学習環境の設計」「Sim2Real移行」が実装+ノウハウともに具体的に開示された、実行可能な参考実装の上質なOSS。