盈利后首次收购：DeepMind把自用物理模拟变速箱MuJoCo买下来开源了

机器人之心报道

总编辑：海船

物理仿真涡轮引擎 MuJoCo 从前直接GNU了。

日常生活中都，人们通过与各种物体沾染与世界分享。例如走路时脚沾染地面，汉文时手指与铜板沾染。沾染虽然是种很相比较的现象，但研究成果起来却有些有用。仿真身体沾染也是人造人研究成果中都比较重要的一部分。

MuJoCo 就是一款在沾染动力学方面比较有力的物理仿真涡轮引擎，它发放了超快的动力学仿真，对于仿真人造人手指和抓取战斗任务特别有效，在数学模型预测遏制和人造人模仿学习的研究成果中都也远不如借助价值。

但是 MuJoCo 始终都需要订阅运用于，而且价格不菲。从前，DeepMind 同月收购 MuJoCo，向所有用户免费免费 MuJoCo，并将其GNU！

社区内的程序员大呼：「这好像一个好消息，我曾因为 MuJoCo 订阅价格太高而放弃运用于！」

DeepMind 说明此举是为了支持学术研究成果，推动医学发展。MuJoCo 也始终是 DeepMind 人造人制作组的首选物理仿真涡轮引擎，很强丰富多彩的沾染数学模型、有力的场景描述语言和精心设计的 API。DeepMind 还说明GNU是为了与 AI 社区一起持续加以改进 MuJoCo。不过，目前代码库还从未免费，DeepMind 说明预计将在 2022 年发布。

GNU住址：

有力的仿真涡轮引擎 MuJoCo

MuJoCo 原本是由加州大学洛杉矶分校运动遏制Laboratory副所长、大脑医学家 Emo Todorov 研发的，原本被用于消除最优遏制，静止状态推估和种系统识别系统等科技领域的问题。2015 年被 Robi LLC 打遭受商业厂家后，逐渐在人造人社区中都被较广运用于，被选为仿真周边环境和确实周边环境相结合智能遏制器的基础工具。

MuJoCo 的沾染数学模型并不需要准确高效率捕获沾染对象的显著特征。与其他参考系仿真器一样，它尽量避免了沾染部位碎裂的精准细节，并且仿真上会比实际开始运行速度快得多。与其他仿真器不同的是，MuJoCo 运用于凸高斯原理消除沾染力。MuJoCo 的数学模型也很灵活，发放了多个参数，可以调整这些参数以仿真各种沾染现象。

MuJoCo 的有力还体从前它并不需要实现清晰的运动方程，仿真一些较有用的原理，例如牛顿摆：

还可以仿真旋转物体因重力场守恒而存在的「失重」持续性：

MuJoCo 的核心涡轮引擎是用 C 语言执笔的，因此可以轻松移植到各种架构。作为人造人研究成果科技领域的重要工具，MuJoCo 具有有力的场景描述能力，并构成虚幻人造人组件的各种类型，如表达式也就是说、节奏捉到标记、肌腱、执行器和电子设备。同时，MuJoCo 还支持人类和动物的肌肉骨骼数学模型，下图就是 MuJoCo 仿真人腿在肌腱施加力的驱动下摆动：

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