Python 中更快的物理模拟
摘要
OpenAI 开源 mujoco-py,一个使用 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人模拟库,具有无头 GPU 渲染和 VR 交互支持,性能提升约 40 倍。
我们开源了一个使用 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人模拟库,这是我们过去一年机器人研究的成果。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/04/20 14:45
# Python 中更快的物理引擎
来源:https://openai.com/index/faster-physics-in-python/
OpenAI
我们正在开源一个高性能 Python 库,用于使用 MuJoCo 引擎进行机器人仿真,这是我们过去一年机器人研究的成果。
Loopdiscogif2
我们在 OpenAI 的许多项目中使用[域随机化](https://arxiv.org/abs/1703.06907)技术。最新版本的 mujoco-py 支持无头 GPU 渲染;与基于 CPU 的渲染相比,这产生了约 40 倍的加速,让我们能够每秒生成数百帧的合成图像数据。在上面的(减速)动画中,我们使用它来改变我们其中一个机器人的纹理,这有助于它在从仿真器转移到现实时识别自己的身体。查看 [examples/disco_fetch.py](https://github.com/openai/mujoco-py/blob/master/examples/disco_fetch.py) 了解随机化纹理生成的示例。
mujoco-py 暴露的 API 足以支持虚拟现实交互,无需任何额外的 C++ 代码。我们将 MuJoCo 的 [C++ VR 示例](https://www.mujoco.org/book/programming.html#saVive)移植到了使用 mujoco-py 的 Python 中。如果你有 HTC Vive VR 设置,可以使用[这个示例](https://github.com/openai/mujoco-py/blob/master/examples/mjvive.py)尝试一下(此支持被认为是实验性的,但我们一直在内部使用)。
开始使用 mujoco-py 最简单的方法是使用 [MjSim 类](https://github.com/openai/mujoco-py/blob/master/mujoco_py/mjsim.pyx)。它是仿真模型和数据的包装器,让你可以轻松地步进仿真并从摄像机传感器渲染图像。这是一个简单的例子:
相似文章
MuJoCo – 高级物理仿真引擎
Google DeepMind 维护的 MuJoCo 是一款高性能开源物理引擎,提供 C/Python API 与 Unity 插件,专为机器人与机器学习研究设计。
MuJoCo-Drones-Gym:用于控制与强化学习的GPU加速多无人机仿真器
本文介绍MuJoCo-Drones-Gym,一个基于MuJoCo的GPU加速多无人机仿真器,支持灵活的物理模型、动作接口和观测空间,适用于强化学习与控制研究。
刚刚开源 FastVLA
FastVLA,一款开源视觉-语言-动作模型,现可在 L4 GPU 上实现 5 Hz 机器人控制。
Mojo 1.0 Beta
Modular 宣布推出 Mojo 1.0 Beta,这是一种高性能编程语言,将 Python 的易用性与编译型语言的速度相结合,专为 AI 和系统编程设计。
@guanqi_he: 我们发布了 Wuji MJLab,一个用于灵巧手操作的开源 MuJoCo 环境。它包含一个立方体重新定向…
Wuji MJLab 是一个用于灵巧手操作的开源 MuJoCo 环境,包含立方体重新定向任务、sim2real 流水线以及在 Wuji Hand 上的部署。它基于 mjlab,并包括预训练的 PPO 策略。