剛盈利的DeepMind收購MuJoCo：轉手開源，所有人免費用
最新消息，首次實現盈利的 DeepMind 突然官宣：收購物理模擬引擎MuJoCo。 但這還沒完，他們同時宣佈將對MuJoCo 開源！ 這波買來給大家用的霸氣操作讓網友們直呼喜大普奔。
要知道，由於在動態多點接觸（如靈活手指操作）的場景里有明顯優勢 ，MuJoCo 可以說是機器人研究人員的首選模擬器。
像這種人類肌腱、骨骼動態類比，於它而言都是小case。
但它一直以來都需要付費使用，而且還很貴。
有人就表示在自己讀大學時，曾因為 MuJoCo 太貴而沒有繼續學習 RL。
因此，DeepMind 這次開源可以說是為機器人開發者帶來福音。
支援肌腱、布料模擬
MuJoCo 是多關節接觸動力學 （Multi-Joint Dynamics with Contact） 的縮寫，它由華盛頓大學 Emo Todorov 教授開發 ，2015 年由 Roboti LLC 作為付費產品推出。
MuJoCo 結合了廣義座標類比和優化后的接觸動力學，這使它能夠類比完整的物理運動。
要知道，許多模擬器都是把運動穩定性放在準確性之前考慮的，比如它們可能忽略陀螺效應，但這會偏離現實情況。
相比之下 ，MuJoCo 更加嚴格地還原現實世界中的物理運動。
像牛頓擺的現象，它都能很好類比。
失重情況下的還原也非常真實：
更讓人驚豔的，還有 MuJoCo 對於人體關節、肌肉複雜運動的類比。
許多機械手的研究，都是現在 MuJoCo 中類比和驗證的。
此外，MuJoCo 還能靈活將模擬步驟拆開執行，或者只執行模擬流程的一部分（如不計算逆動力學）。
而且支持軟體材料，如繩子、布料的穩定性模擬。
為了提高模擬性能 ，MuJoCo 做了 AVX 指令等大量優化，是極少的選擇 C 語言來實現的現代物理引擎之一。
而由 C 語言編寫，能夠讓它很容易轉化為其他架構。 同時，獨創的 MJCF 建模格式，相比 URDF 模型具有易讀性、靈活配置等優點。
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不過網友們發現，目前開源的還沒有原始程式碼。
DeepMind 表示，將努力在 2022 年發布代碼庫。
此外，MuJoCo 2.1 的相關信息也已經公佈。
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