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.
שליסל פֿעיִקייטן:
- סימיאַליישאַן אין גענעראַליזעד קאָואָרדאַנאַץ, עקסקלודינג שלאָס ווייאַליישאַנז.
- פאַרקערט דינאַמיק, דיטעקטאַבאַל אפילו אין דעם בייַזייַן פון קאָנטאַקט.
- ניצן קאַנוועקס פּראָגראַממינג צו פאָרמולירן יונאַפייד קאַנסטריינץ אין קעסיידערדיק צייט.
- פיייקייט צו שטעלן פאַרשידן ריסטריקשאַנז, אַרייַנגערעכנט ווייך פאַרבינדן און טרוקן רייַבונג.
- סימיאַליישאַן פון פּאַרטאַקאַל סיסטעמען, פאַבריקס, ראָפּעס און ווייך אַבדזשעקץ.
- אַקטוייטערז (אַקטוייטערז), אַרייַנגערעכנט מאָטאָרס, סילינדערס, מאַסאַלז, טענדאַנז און קראַנק מעקאַניזאַמז.
- סאָלווערס באזירט אויף Newton, קאָנדזשוגאַטע גראַדיענט און Gauss-Seidel מעטהאָדס.
- מעגלעכקייט פון ניצן פּיראַמידאַל אָדער יליפּטיקאַל רייַבונג קאָנעס.
- ניצן דיין ברירה פון Euler אָדער Runge-Kutta נומעריקאַל ינאַגריישאַן מעטהאָדס.
- מולטי-טרעדיד דיסקרעטיזאַטיאָן און ענדלעך חילוק אַפּראַקסאַמיישאַן.
מקור: opennet.ru