DeepMind физикалық процестерді модельдеуге арналған қозғалтқыштың бастапқы кодын ашты MuJoCo (Контактпен көп бірлескен динамика) және жобаны ашық даму моделіне ауыстырды, бұл қауымдастық мүшелерінің әзірлеуге қатысу мүмкіндігін білдіреді. Жоба роботтар мен күрделі механизмдерді модельдеуге қатысты жаңа технологиялар бойынша зерттеулер мен ынтымақтастық алаңы ретінде қарастырылады. Код Apache 2.0 лицензиясы бойынша жарияланған. Linux, Windows және macOS платформаларына қолдау көрсетіледі.
MuJoCo – роботтарды, биомеханикалық құрылғыларды және жасанды интеллект жүйелерін әзірлеуде, сондай-ақ графика, анимация және компьютерді жасауда пайдаланылуы мүмкін физикалық процестерді имитациялау және қоршаған ортамен әрекеттесетін топсалы құрылымдарды модельдеу үшін қозғалтқышты жүзеге асыратын кітапхана. ойындар. Қозғалтқыш C тілінде жазылған, динамикалық жадты бөлуді пайдаланбайды және максималды өнімділік үшін оңтайландырылған.
MuJoCo жоғары дәлдік пен кең үлгілеу мүмкіндіктерін бере отырып, нысандарды төмен деңгейде басқаруға мүмкіндік береді. Модельдер XML негізіндегі және арнайы оңтайландырушы компилятор арқылы құрастырылған MJCF көріністі сипаттау тілі арқылы анықталады. MJCF-тен басқа, қозғалтқыш әмбебап URDF (Бірыңғай робот сипаттамасы пішімі) файлдарды жүктеуді қолдайды. MuJoCo сонымен қатар модельдеу процесін интерактивті 3D визуализациялау және OpenGL көмегімен нәтижелерді көрсету үшін GUI ұсынады.
Негізгі ерекшеліктері:
- Бірлескен бұзушылықтарды қоспағанда, жалпыланған координаттардағы модельдеу.
- Кері динамика, тіпті контакт болған кезде де анықталады.
- Үздіксіз уақытта біртұтас шектеулерді тұжырымдау үшін дөңес бағдарламалауды қолдану.
- Әртүрлі шектеулерді, соның ішінде жұмсақ жанасуды және құрғақ үйкелісті орнату мүмкіндігі.
- Бөлшектік жүйелерді, маталарды, арқандарды және жұмсақ заттарды модельдеу.
- Қозғалтқыштарды, цилиндрлерді, бұлшықеттерді, сіңірлерді және иінді механизмдерді қоса алғанда, жетектер (жетегіштер).
- Ньютон, конъюгаттық градиент және Гаусс-Зайдель әдістеріне негізделген шешушілер.
- Пирамидалық немесе эллиптикалық үйкеліс конустарын пайдалану мүмкіндігі.
- Өзіңіз таңдаған Эйлер немесе Рунге-Кутта сандық интеграция әдістерін пайдаланыңыз.
- Көп ағынды дискретизация және соңғы айырмашылықты жуықтау.
Ақпарат көзі: opennet.ru