DeepMind atidarė fizinių procesų modeliavimo variklio pirminį kodą MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) ir perkėlė projektą į atviro kūrimo modelį, kuris suponuoja bendruomenės narių galimybę dalyvauti kūrime. Projektas vertinamas kaip naujų technologijų, susijusių su robotų ir sudėtingų mechanizmų modeliavimu, tyrimų ir bendradarbiavimo platforma. Kodas paskelbtas pagal Apache 2.0 licenciją. Palaikomos Linux, Windows ir macOS platformos.
MuJoCo yra biblioteka, kuri įdiegia fizinių procesų modeliavimo ir su aplinka sąveikaujančių šarnyrinių struktūrų modeliavimo variklį, kuris gali būti naudojamas kuriant robotus, biomechaninius įrenginius ir dirbtinio intelekto sistemas, taip pat kuriant grafiką, animaciją ir kompiuterį. žaidimai. Variklis parašytas C kalba, nenaudoja dinaminio atminties paskirstymo ir yra optimizuotas maksimaliam našumui.
MuJoCo leidžia manipuliuoti objektais žemu lygiu, tuo pačiu užtikrinant didelį tikslumą ir plačias modeliavimo galimybes. Modeliai apibrėžiami naudojant MJCF scenos aprašymo kalbą, kuri yra paremta XML ir sukompiliuojama naudojant specialų optimizavimo kompiliatorių. Be MJCF, variklis palaiko failų įkėlimą universaliu URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo taip pat teikia GUI interaktyviam 3D modeliavimo proceso vizualizavimui ir rezultatų atvaizdavimui naudojant OpenGL.
Pagrindinės savybės:
- Modeliavimas apibendrintomis koordinatėmis, neįskaitant sąnarių pažeidimų.
- Atvirkštinė dinamika, aptinkama net esant kontaktui.
- Išgaubto programavimo naudojimas suformuluoti vieningus apribojimus nuolatiniu laiku.
- Galimybė nustatyti įvairius apribojimus, įskaitant švelnų prisilietimą ir sausą trintį.
- Dalelių sistemų, audinių, virvių ir minkštų daiktų modeliavimas.
- Pavaros (pavaros), įskaitant variklius, cilindrus, raumenis, sausgysles ir alkūninius mechanizmus.
- Niutono, konjuguoto gradiento ir Gauss-Seidel metodais pagrįsti sprendimai.
- Galimybė naudoti piramidinius arba elipsinius trinties kūgius.
- Naudokite pasirinktus Eulerio arba Runge-Kutta skaitmeninės integracijos metodus.
- Daugiasriegis diskretizavimas ir baigtinio skirtumo aproksimacija.
Šaltinis: opennet.ru