ДеепМинд отвара код за симулатор физике МуЈоЦо

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.

Кључне карактеристике:

• Симулација у генерализованим координатама, искључујући кршење зглобова.
• Обрнута динамика, одређена чак иу присуству контакта.
• Коришћење конвексног програмирања за јединствену формулацију ограничења у непрекидном времену.
• Могућност постављања различитих ограничења, укључујући меко додиривање и суво трење.
• Симулација система честица, тканина, ужади и меких предмета.
• Извршни елементи (актуатори), укључујући моторе, цилиндре, мишиће, тетиве и механизме радилице.
• Решачи засновани на Њутновим методама, коњугованим градијентима и Гаус-Зајделовим.
• Могућност употребе пирамидалних или елиптичних фрикционих конуса.
• Користећи избор метода нумеричке интеграције Ојлера или Рунге-Куте.
• Вишенитна дискретизација и апроксимација методом коначних разлика.

Извор: опеннет.ру