機器之心報道
編輯：小舟
物理模擬引擎 MuJoCo 現在直接開源了。
日常生活中，人們透過與各種物體接觸與世界互動。例如走路時腳接觸地面，書寫時手指與筆接觸。接觸雖然是種很普遍的現象，但研究起來卻有些複雜。模擬身體接觸也是機器人研究中非常重要的一部分。
MuJoCo 就是一款在接觸動力學方面非常強大的物理模擬引擎，它提供了超快的動力學模擬，對於模擬機器人手臂和抓取任務特別有效，在模型預測控制和機器人模仿學習的研究中也頗具利用價值。
但是 MuJoCo 一直都需要付費使用，而且價格不菲。現在，DeepMind 宣佈收購 MuJoCo，向所有使用者免費開放 MuJoCo，並將其開源！
社群內的開發者大呼：「這真是一個好訊息，我曾因為 MuJoCo 付費價格太高而放棄使用！」
DeepMind 表示此舉是為了支援學術研究，推動科學發展。MuJoCo 也一直是 DeepMind 機器人團隊的首選物理模擬引擎，具有豐富的接觸模型、強大的場景描述語言和精心設計的 API。DeepMind 還表示開源是為了與 AI 社群一起持續改進 MuJoCo。不過，目前程式碼庫還沒有開放，DeepMind 表示預計將在 2022 年釋出。
開源地址：https://github.com/deepmind/mujoco
強大的模擬引擎 MuJoCo
MuJoCo 最初是由華盛頓大學運動控制實驗室主任、神經科學家 Emo Todorov 開發的，最初被用於解決最優控制，狀態估計和系統識別等領域的問題。2015 年被 Robi LLC 打造成商業產品後，逐漸在機器人社群中被廣泛使用，成為模擬環境和真實環境構建智慧控制器的基礎工具。
MuJoCo 的接觸模型能夠準確有效地捕獲接觸物件的顯著特徵。與其他剛體模擬器一樣，它避免了接觸部位變形的精細細節，並且模擬通常比實際執行速度快得多。與其他模擬器不同的是，MuJoCo 使用凸高斯原理解決接觸力。MuJoCo 的模型也很靈活，提供了多個引數，可以調整這些引數以模擬各種接觸現象。
MuJoCo 的強大還體現在它能夠實現完整的運動方程，模擬一些較複雜的物理現象，例如牛頓擺：
還可以模擬旋轉物體因角動量守恆而存在的「失重」情況：
MuJoCo 的核心引擎是用 C 語言編寫的，因此可以輕鬆移植到各種架構。作為機器人研究領域的重要工具，MuJoCo 具備強大的場景描述能力，幷包含真實世界機器人元件的各種元素，如等式約束、動作捕捉標記、肌腱、執行器和感測器。同時，MuJoCo 還支援人類和動物的肌肉骨骼模型，下圖就是 MuJoCo 模擬人腿在肌腱施加力的驅動下襬動：
參考連結：
https://deepmind.com/blog/announcements/mujoco
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qaouds/n_deepmind_acquires_mujoco_makes_it_freely/
