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google-deepmind/mujoco

通用物理引擎，用于快速、精确地模拟带接触的关节式结构，常用于机器人与机器学习研究。

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8小时前

这是什么？

MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）是一个通用物理引擎，用于模拟与环境发生交互的关节式结构。它面向机器人、生物力学、图形动画和机器学习等领域，重点在于精确的接触动力学和较快的仿真步进速度。

核心部分提供 C 语言 API。运行时仿真基于由内置 XML 编译器生成的预分配底层数据结构运行，库内还包含基于 OpenGL 的原生交互式查看器 simulate，并提供一批用于计算物理量的工具函数。

项目提供可从 PyPI 安装的官方 Python 绑定，并支持 Unity 插件以及 JavaScript/WebAssembly。另有基于 JAX 编写的 MJX 分支，相关教程涵盖模型编辑、多线程 rollout 和最优控制等内容。

核心功能

  • 01对关节式结构进行精确接触动力学仿真。
  • 02内置 XML 编译器生成底层数据结构，支持高效运行时仿真。
  • 03基于 OpenGL 的原生交互式查看器 simulate。
  • 04提供 C API 及大量物理计算工具函数。
  • 05可通过 pip 安装 Python 绑定，并支持 Unity 与 WebAssembly。
  • 06提供基于 JAX 的 MJX 分支，适合加速器计算场景。

适用场景

  • 在仿真中训练机器人控制策略。
  • 开展人体或动物肌肉骨骼模型的生物力学研究。
  • 进行基于模型的控制研究，如 LQR 或轨迹优化。
  • 调试由 CAD 等格式转换而来的机器人 MJCF 模型。

快速上手

  1. 1

    从 PyPI 安装 Python 绑定

    pip install mujoco
  2. 2

    或从发布页面下载预编译的二进制文件

使用前须知

  • 从源码构建可能不稳定，因为 main 分支最新提交不保证稳定。
  • 预编译的 Linux Python 轮子面向 manylinux2014，兼容性取决于你的发行版。
  • 项目声明它不是 Google 官方支持的产品。

标签

#physics-engine#robotics#simulation#reinforcement-learning#contact-dynamics#biomechanics#mujoco#physics

常见问题

mujoco 是什么？
通用物理引擎，用于快速、精确地模拟带接触的关节式结构，常用于机器人与机器学习研究。 MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）是一个通用物理引擎，用于模拟与环境发生交互的关节式结构。它面向机器人、生物力学、图形动画和机器学习等领域，重点在于精确的接触动力学和较快的仿真步进速度。
mujoco 可以免费使用吗？用的什么许可证？
mujoco 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
mujoco 还在维护吗？
活跃维护中。mujoco 最近一次提交是在 2026年10月19日。
mujoco 适合用来做什么？
在仿真中训练机器人控制策略。 开展人体或动物肌肉骨骼模型的生物力学研究。 进行基于模型的控制研究，如 LQR 或轨迹优化。 调试由 CAD 等格式转换而来的机器人 MJCF 模型。
mujoco 怎么安装和运行？
从 PyPI 安装 Python 绑定: pip install mujoco 或从发布页面下载预编译的二进制文件
在哪里获取 mujoco？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/google-deepmind/mujoco

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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