刚盈利的DeepMind收购MuJoCo:转手开源,所有人免费用

谷歌DeepMind宣布收购并开源物理模拟引擎MuJoCo,此举惠及机器人开发者,尤其在动态多点接触和肌腱骨骼模拟方面。MuJoCo曾因高价而限制部分学习,开源后将降低使用成本,提升研究效率。

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明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

最新消息,首次实现盈利的DeepMind突然官宣:收购物理模拟引擎MuJoCo

但这还没完,他们同时宣布将对MuJoCo开源

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这波买来给大家用的霸气操作让网友们直呼喜大普奔。

要知道,由于在动态多点接触(如灵活手指操作)的场景里有明显优势,MuJoCo可以说是机器人研究人员的首选模拟器。

像这种人类肌腱、骨骼动态模拟,于它而言都是小case。

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但它一直以来都需要付费使用,而且还很贵。

有人就表示在自己读大学时,曾因为MuJoCo太贵而没有继续学习RL。

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因此,DeepMind这次开源可以说是为机器人开发者带来福音。

支持肌腱、布料仿真

MuJoCo是多关节接触动力学(Multi-Joint Dynamics with Contact)的缩写,它由华盛顿大学Emo Todorov教授开发,2015年由Roboti LLC作为付费产品推出。

MuJoCo结合了广义坐标模拟和优化后的接触动力学,这使它能够模拟完整的物理运动。

要知道,许多模拟器都是把运动稳定性放在准确性之前考虑的,比如它们可能忽略陀螺效应,但这会偏离现实情况。

相比之下,MuJoCo更加严格地还原现实世界中的物理运动。

像牛顿摆的现象,它都能很好模拟。

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失重情况下的还原也非常真实:

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更让人惊艳的,还有MuJoCo对于人体关节、肌肉复杂运动的模拟。

许多机械手的研究,都是现在MuJoCo中模拟和验证的。

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此外,MuJoCo还能灵活将仿真步骤拆开执行,或者只执行仿真流程的一部分(如不计算逆动力学)。

而且支持软体材料,如绳子、布料的稳定性仿真。

为了提高仿真性能,MuJoCo做了AVX指令等大量优化,是极少的选择C语言来实现的现代物理引擎之一。

而由C语言编写,能够让它很容易转化为其他架构。同时,独创的MJCF建模格式,相比URDF模型具有易读性、灵活配置等优点。

传送门

不过网友们发现,目前开源的还没有源代码。

DeepMind表示,将努力在2022年发布代码库。

此外,MuJoCo 2.1的相关信息也已经公布。

官网地址:

https://mujoco.org/

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