Open-sourcing MuJoCo

'Ouverture de MuJoCo en open source'

En octobre 2021, nous avons annoncé que nous avions acquis le simulateur physique MuJoCo et l’avions rendu gratuitement disponible pour soutenir la recherche partout. Nous nous sommes également engagés à développer et maintenir MuJoCo en tant que projet communautaire gratuit et open source offrant des fonctionnalités de premier ordre. Aujourd’hui, nous sommes ravis de vous informer que la mise en open source est terminée et l’intégralité du code source est sur GitHub !

Ici, nous expliquons pourquoi MuJoCo est une excellente plateforme pour la collaboration open-source et partageons un aperçu de notre feuille de route à venir.

Une plateforme pour la collaboration

Les simulateurs physiques sont des outils essentiels dans la recherche en robotique moderne et se divisent souvent en deux catégories :

1. Logiciels commerciaux fermés.
2. Logiciels open-source, souvent créés dans le milieu universitaire.

La première catégorie est opaque pour l’utilisateur et, bien que parfois gratuite à utiliser, elle ne peut pas être modifiée et est difficile à comprendre. La deuxième catégorie a souvent une base d’utilisateurs plus restreinte et souffre lorsque ses développeurs et mainteneurs obtiennent leur diplôme.

• Créer une culture de pionnier responsable
• Compréhension dynamique du langage adaptation aux nouvelles connaissances dans les modèles paramétriques et semi-paramétriques
• Kyrgyzstan à King’s Cross le boulanger étoile qui cuisine du code

MuJoCo est l’un des rares simulateurs complets soutenus par une entreprise établie, qui est véritablement open source. En tant qu’organisation axée sur la recherche, nous considérons MuJoCo comme une plateforme de collaboration où les roboticiens et les ingénieurs peuvent se joindre à nous pour développer l’un des meilleurs simulateurs de robot au monde.

Les fonctionnalités qui rendent MuJoCo particulièrement attrayant pour la collaboration sont :

• Un simulateur complet capable de modéliser des mécanismes complexes.
• Un code lisible, performant et portable.
• Une base de code facilement extensible.
• Une documentation détaillée : à la fois destinée aux utilisateurs et aux commentaires de code.

Nous espérons que les collègues du milieu universitaire et de la communauté des logiciels open source bénéficieront de cette plateforme et contribueront au code source, améliorant ainsi la recherche pour tous.

Performance

En tant que bibliothèque C sans allocation de mémoire dynamique, MuJoCo est très rapide. Malheureusement, la vitesse physique brute a été historiquement entravée par les wrappers Python, ce qui rendait les opérations groupées et multithread non performantes en raison de la présence du verrouillage interpréteur global (GIL) et du code non compilé. Dans notre feuille de route ci-dessous, nous abordons cette question pour l’avenir.

Pour le moment, nous aimerions partager quelques résultats de benchmarking pour deux modèles courants. Les résultats ont été obtenus sur une machine AMD Ryzen 9 5950X standard, exécutant Windows 10.

Feuille de route

Voici notre feuille de route à court terme pour MuJoCo :

• Débloquer le potentiel de vitesse de MuJoCo avec une simulation groupée et multithread.
• Prendre en charge des scènes plus grandes grâce à des améliorations de la gestion interne de la mémoire.
• Nouveau compilateur incrémental avec une meilleure composabilité des modèles.
• Prise en charge d’un meilleur rendu via une intégration Unity.
• Prise en charge native des dérivées physiques, à la fois analytiques et différenciées par rapport à la méthode des différences finies.

En savoir plus

Ressources utiles sur MuJoCo :

• Documentation de MuJoCo
• Dépôt MuJoCo sur GitHub
• Comment contribuer

Nous sommes impatients de recevoir vos contributions !

We will continue to update IPGirl; if you have any questions or suggestions, please contact us!