Компания DeepMind открыла исходные тексты движка для симуляции физических процессов MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) и перевела проект на открытую модель разработки, подразумевающую возможность участия в разработке представителей сообщества. Проект рассматривается как платформа для проведения исследований и совместной работы над новыми технологиями, связанными с симуляцией роботов и сложных механизмов. Код опубликован под лицензией Apache 2.0. Поддерживаются платформы Linux, Windows и macOS.
MuJoCo представляет собой библиотеку с реализацией движка симуляции физических процессов и моделирование сочленённых структур, взаимодействующих с окружающей средой, который может применяться в процессе разработки роботов, биомеханических устройств и систем искусственного интеллекта, а также при создании графики, анимации и компьютерных игр. Движок написан на Си, не использует динамическое выделение памяти и оптимизирован для достижения максимальной производительности.
MuJoCo позволяет манипулировать объектами на низком уровне, обеспечивая при этом высокую точность и широкие возможности моделирования. Модели определяются при помощи языка описания сцен MJCF, основанного на XML и компилируемого при помощи специального оптимизирующего компилятора. Помимо MJCF движок поддерживает загрузку файлов в универсальном формате URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo также предоставляет графический интерфейс для интерактивной 3D-визуализации процесса симуляции и рендеринга результатов с использованием OpenGL.
Негизги өзгөчөлүктөр:
- Жалпыланган координаттардагы симуляция, биргелешкен бузууларды эске албаганда.
- Тескери динамика, байланыш болгон учурда да байкалат.
- Үзгүлтүксүз убакытта бирдиктүү чектөөлөрдү түзүү үчүн томпок программалоону колдонуу.
- Ар кандай чектөөлөрдү коюу мүмкүнчүлүгү, анын ичинде жумшак тийүү жана кургак сүрүлүү.
- Бөлүкчөлөрдүн системаларын, кездемелерди, аркандарды жана жумшак нерселерди симуляциялоо.
- кыймылдаткычтарды, цилиндрлерди, булчуңдарды, тарамыштарды жана кранка механизмдерин камтыган жетектөөчү механизмдер.
- Ньютон, конъюгациялык градиент жана Гаусс-Зайдель методдорунун негизинде чечүүчү.
- Пирамидалык же эллиптикалык сүрүлүү конустарын колдонуу мүмкүнчүлүгү.
- Эйлер же Рунге-Кутта сандык интеграция ыкмаларын тандаңыз.
- Көп жиптүү дискреттештирүү жана чектүү айырмачылыктарды жакындатуу.
Source: opennet.ru