DeepMind te anonse ouvèti a nan yon similatè nan pwosesis fizik MuJoCo

Google ki posede konpayi DeepMind, pi popilè pou devlopman li yo nan domèn entèlijans atifisyèl ak konstriksyon rezo neral ki kapab jwe jwèt sou òdinatè nan nivo imen an, te anonse dekouvèt yon motè pou similye pwosesis fizik MuJoCo (dinamik Multi-Joint ak Kontak). ). Se motè a ki vize a modèl estrikti atikile kominike avèk anviwònman an, epi li itilize pou simulation nan devlopman nan robo ak sistèm entèlijans atifisyèl, nan etap la anvan aplikasyon an nan teknoloji a devlope nan fòm lan nan yon aparèy fini.

Kòd la ekri nan C/C++ epi yo pral pibliye anba lisans Apache 2.0. Linux, Windows ak macOS platfòm yo sipòte. Travay sous louvri sou tout kontni pwojè a dwe fini an 2022, apre sa MuJoCo pral deplase nan yon modèl devlopman ouvè ki pèmèt manm kominote yo patisipe nan devlopman an.

MuJoCo se yon bibliyotèk ki aplike yon motè simulation pwosesis fizik jeneral ki ka itilize nan rechèch ak devlopman robo, aparèy byomekanik ak sistèm aprantisaj machin, osi byen ke nan kreyasyon grafik, animasyon ak jwèt sou òdinatè. Se motè a simulation optimize pou pèfòmans maksimòm epi li pèmèt manipilasyon objè ki ba-nivo pandan y ap bay gwo presizyon ak kapasite simulation rich.

Modèl yo defini lè l sèvi avèk langaj deskripsyon sèn MJCF la, ki baze sou XML epi ki konpile lè l sèvi avèk yon du espesyal pou optimize. Anplis MJCF, motè a sipòte chaje fichye yo nan URDF inivèsèl (Fòma deskripsyon robo inifye). MuJoCo bay tou yon entèfas pou vizyalizasyon 3D entèaktif nan pwosesis simulation ak rann rezilta yo lè l sèvi avèk OpenGL.

Karakteristik prensipal:

  • Simulation nan kowòdone jeneralize, eksepte vyolasyon jwenti.
  • Dinamik ranvèse, detekte menm nan prezans kontak.
  • Sèvi ak pwogramasyon konvèks pou fòme kontrent inifye nan tan kontinyèl.
  • Kapasite pou mete restriksyon divès kalite, ki gen ladan manyen mou ak friksyon sèk.
  • Simulation nan sistèm patikil, twal, kòd ak objè mou.
  • Aktuateur (aktuateur), ki gen ladan motè, silenn, misk, tandon ak mekanis manivèl.
  • Solveur ki baze sou Newton, konjige gradyan ak metòd Gauss-Seidel.
  • Posibilite pou itilize kòn friksyon piramid oswa eliptik.
  • Sèvi ak metòd entegrasyon nimerik Euler oswa Runge-Kutta chwa ou.
  • Diskretizasyon milti-threaded ak apwoksimasyon diferans fini.



Sous: opennet.ru

Add nouvo kòmantè