DeepMind hat den Quellcode der Engine zur Simulation physikalischer Prozesse MuJoCo (Multi-Joint Dynamics with Contact) geöffnet und das Projekt in ein offenes Entwicklungsmodell überführt, was die Möglichkeit der Beteiligung von Community-Mitgliedern an der Entwicklung impliziert. Das Projekt versteht sich als Plattform für Forschung und Zusammenarbeit zu neuen Technologien im Zusammenhang mit der Simulation von Robotern und komplexen Mechanismen. Der Code wird unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht. Unterstützt werden Linux-, Windows- und macOS-Plattformen.
MuJoCo ist eine Bibliothek, die eine Engine zur Simulation physikalischer Prozesse und zur Modellierung artikulierter Strukturen, die mit der Umgebung interagieren, implementiert, die bei der Entwicklung von Robotern, biomechanischen Geräten und Systemen der künstlichen Intelligenz sowie bei der Erstellung von Grafiken, Animationen und Computern verwendet werden kann Spiele. Die Engine ist in C geschrieben, verwendet keine dynamische Speicherzuweisung und ist für maximale Leistung optimiert.
MuJoCo ermöglicht Ihnen die Manipulation von Objekten auf niedriger Ebene und bietet gleichzeitig hohe Genauigkeit und umfangreiche Modellierungsmöglichkeiten. Modelle werden mithilfe der Szenenbeschreibungssprache MJCF definiert, die auf XML basiert und mit einem speziellen Optimierungscompiler kompiliert wird. Zusätzlich zu MJCF unterstützt die Engine das Laden von Dateien im universellen URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo bietet außerdem eine GUI zur interaktiven 3D-Visualisierung des Simulationsprozesses und zur Darstellung der Ergebnisse mithilfe von OpenGL.
Key Features:
- Simulation in verallgemeinerten Koordinaten, unter Ausschluss der Verletzung von Gelenken.
- Umgekehrte Dynamik, auch bei Kontakt erkennbar.
- Verwendung konvexer Programmierung für eine einheitliche Formulierung von Einschränkungen in kontinuierlicher Zeit.
- Möglichkeit, verschiedene Einschränkungen festzulegen, einschließlich Soft-Touch und Trockenreibung.
- Simulation von Partikelsystemen, Stoffen, Seilen und weichen Objekten.
- Ausführende Elemente (Aktuatoren), einschließlich Motoren, Zylinder, Muskeln, Sehnen und Kurbelmechanismen.
- Löser basierend auf Newtons Methoden, konjugierten Gradienten und Gauß-Seidel.
- Möglichkeit der Verwendung von Pyramiden- oder Ellipsen-Reibkegeln.
- Mit der Wahl der numerischen Integrationsmethoden von Euler oder Runge-Kutta.
- Multithread-Diskretisierung und Approximation nach der Methode der endlichen Differenzen.
Source: opennet.ru