Жасанды интеллект саласындағы әзірлемелерімен және адам деңгейінде компьютерлік ойындарды ойнай алатын нейрондық желілердің құрылысымен танымал Google-ға тиесілі DeepMind компаниясы физикалық процестерді модельдеуге арналған қозғалтқыштың ашылғанын жариялады MuJoCo (Contact-пен көп бірлескен динамика). ). Қозғалтқыш қоршаған ортамен өзара әрекеттесетін топсалы құрылымдарды модельдеуге бағытталған және роботтар мен жасанды интеллект жүйелерін әзірлеуде модельдеу үшін, әзірленген технологияны дайын құрылғы түрінде жүзеге асыруға дейінгі кезеңде қолданылады.
Код C/C++ тілінде жазылған және Apache 2.0 лицензиясы бойынша жарияланады. Linux, Windows және macOS платформаларына қолдау көрсетіледі. Жобаның барлық мазмұны бойынша ашық бастапқы жұмыс 2022 жылы аяқталады деп күтілуде, содан кейін MuJoCo қауымдастық мүшелерінің әзірлеуге қатысуына мүмкіндік беретін ашық даму үлгісіне көшеді.
MuJoCo — роботтарды, биомеханикалық құрылғыларды және машиналық оқыту жүйелерін зерттеу мен әзірлеуде, сондай-ақ графика, анимация және компьютерлік ойындарды жасауда пайдалануға болатын жалпы мақсаттағы физикалық процестерді модельдеу қозғалтқышын жүзеге асыратын кітапхана. Модельдеу қозғалтқышы максималды өнімділік үшін оңтайландырылған және жоғары дәлдік пен бай модельдеу мүмкіндіктерін қамтамасыз ете отырып, төмен деңгейлі нысанды манипуляциялауға 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