Кампанія DeepMind адкрыла зыходныя тэксты рухавічка для сімуляцыі фізічных працэсаў MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) і перавяла праект на адкрытую мадэль распрацоўкі, якая прадугледжвае магчымасць удзелу ў распрацоўцы прадстаўнікоў супольнасці. Праект разглядаецца як платформа для правядзення даследаванняў і сумеснай працы над новымі тэхналогіямі, звязанымі з сімуляцыяй робатаў і складаных механізмаў. Код апублікаваны пад ліцэнзіяй Apache 2.0. Падтрымліваюцца платформы Linux, Windows і macOS.
MuJoCo уяўляе сабой бібліятэку з рэалізацыяй рухавічка сімуляцыі фізічных працэсаў і мадэляванне сучлененых структур, якія ўзаемадзейнічаюць з навакольным асяроддзем, які можа прымяняцца ў працэсе распрацоўкі робатаў, біямеханічных прылад і сістэм штучнага інтэлекту, а таксама пры стварэнні графікі, анімацыі і кампутарных гульняў. Рухавічок напісаны на Сі, не выкарыстоўвае дынамічнае вылучэнне памяці і аптымізаваны для дасягнення максімальнай прадукцыйнасці.
MuJoCo дазваляе маніпуляваць аб'ектамі на нізкім узроўні, забяспечваючы пры гэтым высокую дакладнасць і шырокія магчымасці мадэлявання. Мадэлі вызначаюцца пры дапамозе мовы апісання сцэн MJCF, заснаванага на XML і кампіляванага пры дапамозе адмысловага які аптымізуе кампілятара. Апроч MJCF рухавічок падтрымлівае загрузку файлаў ва ўніверсальным фармаце URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo таксама дае графічны інтэрфейс для інтэрактыўнай 3D-візуалізацыі працэсу сімуляцыі і рэндэрынгу вынікаў з выкарыстаннем OpenGL.
Асноўныя магчымасці:
- Сімуляцыя ў абагульненых каардынатах, якая выключае парушэнне сучляненняў.
- Зваротная дынаміка, якая вызначаецца нават пры наяўнасці судотыкаў.
- Выкарыстанне выпуклага праграмавання для ўніфікаванага фармулявання абмежаванняў у бесперапынным часе.
- Магчымасць задання розных абмежаванняў, у тым ліку мяккія дотыку і сухое трэнне.
- Сімуляцыя сістэм часціц, тканін, вяровак і мяккіх аб'ектаў.
- Выканаўчыя элементы (актуатары), уключаючы маторы, цыліндры, мышцы, сухажыллі і кривошипно-шатунныя механізмы.
- Вырашальныя праграмы на аснове метадаў Ньютана, спалучаных градыентаў і Гаўса-Зэйдэля.
- Магчымасць выкарыстання пірамідальных ці эліптычных конусаў трэння.
- Выкарыстанне на выбар метадаў колькаснага інтэгравання Эйлера або Рунге-Кутты.
- Шматструменная дыскрэтызацыя і апраксімацыя метадам канчатковых рознасцяў.
Крыніца: opennet.ru