DeepMind otevírá kód pro MuJoCo Physics Simulator

DeepMind otevřel zdrojový kód enginu pro simulaci fyzikálních procesů MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) a převedl projekt do otevřeného vývojového modelu, který implikuje možnost účasti členů komunity na vývoji. Projekt je vnímán jako platforma pro výzkum a spolupráci na nových technologiích souvisejících se simulací robotů a složitých mechanismů. Kód je publikován pod licencí Apache 2.0. Podporovány jsou platformy Linux, Windows a macOS.

MuJoCo je knihovna, která implementuje engine pro simulaci fyzikálních procesů a modelování kloubových struktur interagujících s prostředím, které lze využít při vývoji robotů, biomechanických zařízení a systémů umělé inteligence, stejně jako při tvorbě grafiky, animací a počítačů. hry. Engine je napsán v C, nepoužívá dynamickou alokaci paměti a je optimalizován pro maximální výkon.

MuJoCo vám umožňuje manipulovat s objekty na nízké úrovni a zároveň poskytuje vysokou přesnost a rozsáhlé možnosti modelování. Modely jsou definovány pomocí jazyka popisu scény MJCF, který je založen na XML a kompilován pomocí speciálního optimalizačního kompilátoru. Kromě MJCF engine podporuje načítání souborů v univerzálním formátu URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo také poskytuje GUI pro interaktivní 3D vizualizaci simulačního procesu a vykreslování výsledků pomocí OpenGL.

Základní možnosti:

  • Simulace ve zobecněných souřadnicích, s výjimkou porušení kloubů.
  • Reverzní dynamika, detekovatelná i v přítomnosti kontaktu.
  • Použití konvexního programování k formulaci sjednocených omezení v nepřetržitém čase.
  • Možnost nastavení různých omezení, včetně měkkého dotyku a suchého tření.
  • Simulace částicových systémů, tkanin, lan a měkkých předmětů.
  • Akční členy (akční členy), včetně motorů, válců, svalů, šlach a klikových mechanismů.
  • Řešiče založené na Newtonově, konjugovaném gradientu a Gauss-Seidelově metodě.
  • Možnost použití pyramidálních nebo eliptických třecích kuželů.
  • Použijte svou volbu numerické integrace Euler nebo Runge-Kutta.
  • Vícevláknová diskretizace a aproximace konečných rozdílů.



Zdroj: opennet.ru

Přidat komentář