项目简介
MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact，多关节接触动力学）是一款通用物理引擎，最初由 Roboti LLC 开发，2021 年 10 月被 DeepMind 收购并免费开放，2022 年 5 月开源，目前由 Google DeepMind 维护，其代码库托管在GitHub。
项目地址
https://github.com/google-deepmind/mujoco
核心特性
- 混合优势架构：首次将机器人和生物力学引擎采用的广义坐标高效精确递归算法，与游戏引擎采用的基于优化的现代接触动力学方法相结合，兼顾效率与准确性。
- 多语言支持 ：
- 核心为 C/C++ 库，提供 C API
- 官方提供 Python 绑定、Unity 游戏引擎插件、JavaScript 绑定及 WebAssembly 支持
- 第三方社区开发了 MATLAB Simulink、Swift、Java、Julia 等语言的绑定
- 模型描述 ：
- 支持原生 MJCF 场景描述语言（XML 格式，易于人类读写编辑）
- 支持加载 URDF 模型文件
- 可视化 ：内置 - 内置交互式可视化工具，采用 OpenGL OpenGL 渲染的原生 GUI
- 提供渲染器接口方便扩展
主要作用
- 科研与开发支持：为机器人学、生物力学、图形学与动画、机器学习等领域提供快速精确的多关节结构与环境交互仿真能力。
- 模型计算应用 ：
- 实现基于模型的计算，如控制综合、状态估计、系统识别
- 用于机构设计、通过逆动力学进行数据分析
- 为机器学习应用提供并行采样
- 传统仿真用途：可作为传统模拟器使用，适用于游戏和交互式虚拟环境等场景。
扩展组件
- MJX（MuJoCo XLA） ：基于 JAX 框架的 MuJoCo 重实现，可在 XLA 编译器支持的硬件（如 Nvidia/AMD GPU、Apple Silicon、Google Cloud TPU）上运行，通过 PyPI 的
mujoco-mjx包提供。 - MuJoCo Menagerie：精选的高质量模型集合，包含双足机器人、人形机器人、机械臂、无人机、生物力学模型等，方便开发者直接使用。
应用场景
广泛应用于需要精确物理仿真的研究和开发中，例如机器人控制算法验证、生物运动模拟、强化学习环境搭建等。其高效性和准确性使其成为相关领域的重要工具。
