DeepMind on avannut fyysisten prosessien simulointimoottorin lähdekoodin MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) ja siirtänyt projektin avoimeen kehitysmalliin, mikä mahdollistaa yhteisön jäsenten osallistumisen kehitykseen. Hanke nähdään foorumina uusien robottien ja monimutkaisten mekanismien simulointiin liittyvien teknologioiden tutkimukselle ja yhteistyölle. Koodi on julkaistu Apache 2.0 -lisenssillä. Linux-, Windows- ja macOS-alustoja tuetaan.
MuJoCo on fyysisten prosessien simulointiin ja ympäristön kanssa vuorovaikutuksessa olevien nivelrakenteiden mallintamiseen tarkoitettu kirjasto, jota voidaan käyttää robottien, biomekaanisten laitteiden ja tekoälyjärjestelmien kehittämisessä sekä grafiikan, animaation ja tietokoneen luomisessa. pelejä. Moottori on kirjoitettu C-kielellä, ei käytä dynaamista muistin varausta ja on optimoitu maksimaalista suorituskykyä varten.
MuJoCo antaa sinun käsitellä esineitä matalalla tasolla, samalla kun se tarjoaa korkean tarkkuuden ja laajat mallinnusominaisuudet. Mallit määritellään käyttämällä MJCF-näkymän kuvauskieltä, joka perustuu XML:ään ja on käännetty erityisellä optimoivalla kääntäjällä. MJCF:n lisäksi moottori tukee tiedostojen lataamista yleisessä URDF-muodossa (Unified Robot Description Format). MuJoCo tarjoaa myös graafisen käyttöliittymän simulointiprosessin interaktiiviseen 3D-visualisointiin ja tulosten renderöintiin OpenGL:n avulla.
Tärkeimmät ominaisuudet:
- Simulointi yleisissä koordinaateissa, pois lukien nivelrikkomukset.
- Käänteinen dynamiikka, havaittavissa jopa kosketuksen yhteydessä.
- Konveksin ohjelmoinnin käyttäminen yhtenäisten rajoitusten muodostamiseen jatkuvassa ajassa.
- Mahdollisuus asettaa erilaisia rajoituksia, mukaan lukien pehmeä kosketus ja kuivakitka.
- Hiukkasjärjestelmien, kankaiden, köysien ja pehmeiden esineiden simulointi.
- Toimilaitteet (toimilaitteet), mukaan lukien moottorit, sylinterit, lihakset, jänteet ja kampimekanismit.
- Newton-, konjugaattigradientti- ja Gauss-Seidel-menetelmiin perustuvat ratkaisut.
- Mahdollisuus käyttää pyramidi- tai elliptisiä kitkakartioita.
- Käytä valitsemaasi numeerista Euler- tai Runge-Kutta-integrointimenetelmää.
- Monisäikeinen diskretisointi ja äärellisen eron approksimaatio.
Lähde: opennet.ru