DeepMind je odprl izvorno kodo motorja za simulacijo fizikalnih procesov MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) in projekt prenesel v odprt razvojni model, kar pomeni možnost sodelovanja članov skupnosti pri razvoju. Projekt velja za platformo za raziskave in sodelovanje na področju novih tehnologij, povezanih s simulacijo robotov in kompleksnih mehanizmov. Koda je objavljena pod licenco Apache 2.0. Podprte so platforme Linux, Windows in macOS.
MuJoCo je knjižnica, ki implementira motor za simulacijo fizikalnih procesov in modeliranje zgibnih struktur v interakciji z okoljem, ki se lahko uporablja pri razvoju robotov, biomehanskih naprav in sistemov umetne inteligence ter pri ustvarjanju grafike, animacije in računalnika. igre. Motor je napisan v C, ne uporablja dinamičnega dodeljevanja pomnilnika in je optimiziran za maksimalno zmogljivost.
MuJoCo vam omogoča, da manipulirate s predmeti na nizki ravni, hkrati pa zagotavlja visoko natančnost in obsežne zmožnosti modeliranja. Modeli so definirani z jezikom za opis scene MJCF, ki temelji na XML in je preveden s posebnim optimizirnim prevajalnikom. Poleg MJCF mehanizem podpira nalaganje datotek v univerzalnem URDF (Unified Robot Description Format). MuJoCo ponuja tudi GUI za interaktivno 3D vizualizacijo simulacijskega procesa in upodabljanje rezultatov z uporabo OpenGL.
Ključne značilnosti:
- Simulacija v posplošenih koordinatah, brez sklepnih kršitev.
- Povratna dinamika, zaznavna tudi ob prisotnosti stika.
- Uporaba konveksnega programiranja za oblikovanje enotnih omejitev v zveznem času.
- Možnost nastavitve različnih omejitev, vključno z mehkim dotikom in suhim trenjem.
- Simulacija sistemov delcev, tkanin, vrvi in mehkih predmetov.
- Aktuatorji (aktuatorji), vključno z motorji, cilindri, mišicami, kitami in ročičnimi mehanizmi.
- Reševalci na osnovi Newtonovih, konjugiranih gradientnih in Gauss-Seidelovih metod.
- Možnost uporabe piramidalnih ali eliptičnih tornih stožcev.
- Uporabite svojo izbiro metod numerične integracije Euler ali Runge-Kutta.
- Večnitna diskretizacija in aproksimacija s končnimi razlikami.
Vir: opennet.ru