DeepMind fiziki prosesləri simulyasiya etmək üçün MuJoCo (Kontakt ilə Çox Birgə dinamika) mühərrikinin mənbə kodunu açdı və layihəni ictimaiyyət nümayəndələrinin inkişafında iştirak imkanını nəzərdə tutan açıq inkişaf modelinə keçirdi. Layihə robotların və mürəkkəb mexanizmlərin simulyasiyası ilə bağlı yeni texnologiyalar üzərində tədqiqat və əməkdaşlıq platforması kimi görünür. Kod Apache 2.0 lisenziyası altında nəşr olunur. Linux, Windows və macOS platformaları dəstəklənir.
MuJoCo, robotların, biomexaniki cihazların və süni intellekt sistemlərinin işlənib hazırlanmasında, həmçinin qrafika, animasiya və kompüterlərin yaradılmasında istifadə oluna bilən fiziki proseslərin simulyasiyası və ətraf mühitlə qarşılıqlı əlaqədə olan oynaq strukturların modelləşdirilməsi üçün mühərriki həyata keçirən kitabxanadır. oyunlar. Mühərrik C dilində yazılmışdır, dinamik yaddaş bölgüsündən istifadə etmir və maksimum performans üçün optimallaşdırılmışdır.
MuJoCo yüksək dəqiqlik və geniş modelləşdirmə imkanlarını təmin etməklə yanaşı, obyektləri aşağı səviyyədə manipulyasiya etməyə imkan verir. Modellər XML-ə əsaslanan və xüsusi optimallaşdırıcı kompilyatordan istifadə edərək tərtib edilən MJCF səhnə təsviri dili ilə müəyyən edilir. MJCF-ə əlavə olaraq, mühərrik universal URDF formatında faylların yüklənməsini dəstəkləyir (Unified Robot Description Format). MuJoCo həmçinin simulyasiya prosesinin interaktiv 3D vizuallaşdırılması və OpenGL istifadə edərək nəticələrin göstərilməsi üçün qrafik interfeys təqdim edir.
Əsas xüsusiyyətlər:
- Birləşmələrin pozulması istisna olmaqla, ümumiləşdirilmiş koordinatlarda simulyasiya.
- Əks dinamika, hətta təmasda olduqda da müəyyən edilir.
- Davamlı zamanda məhdudiyyətlərin vahid formalaşdırılması üçün qabarıq proqramlaşdırmadan istifadə.
- Yumşaq toxunma və quru sürtünmə daxil olmaqla müxtəlif məhdudiyyətləri təyin etmək imkanı.
- Hissəcik sistemlərinin, parçaların, iplərin və yumşaq obyektlərin simulyasiyası.
- Mühərriklər, silindrlər, əzələlər, tendonlar və krank mexanizmləri daxil olmaqla, icraedici elementlər (hərəkətvericilər).
- Nyuton metodlarına əsaslanan həlledicilər, konjugat gradientlər və Gauss-Seidel.
- Piramidal və ya elliptik sürtünmə konuslarından istifadə etmək imkanı.
- Eyler və ya Runge-Kuttanın ədədi inteqrasiya üsullarının seçimindən istifadə.
- Sonlu fərqlər üsulu ilə çox yivli diskretləşdirmə və yaxınlaşma.
Mənbə: opennet.ru