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Llega MuJoCo 4: nuevo visor y renderizador, cuerpos blandos maduros y objetos finos que ya no se atraviesan

  • Fuente: Google DeepMind
  • Autor: Open Source Robotics
  • Publicado: 2026-11-06
  • Categoría: research

Google DeepMind publicó MuJoCo 4.0 el 6 de noviembre. Sustituye el antiguo visor OpenGL por MuJoCo Studio y el renderizador Filament, convierte los cuerpos blandos en una función integrada y estable, con plasticidad y varillas elásticas, y añade contactos especulativos para que los objetos finos o rápidos dejen de atravesarse. Algunos modelos con cuerpos blandos o tendones necesitan migración.

MuJoCo, el motor de física de código abierto de Google DeepMind para robótica, publicó la versión 4.0.0 el 6 de noviembre, y el equipo de simulación robótica de Google DeepMind la anunció al día siguiente. Desde la versión 3.5, el número del medio solo indica cambios incompatibles, así que el equipo reservó el 4.0 para un gran paso: desde MuJoCo 3.0, en 2023, han salido 39 versiones. A la vez llegó MuJoCo Playground 1.0, la biblioteca del equipo con demostraciones de robots simulados y reales basadas en MuJoCo.

Studio y Filament sustituyen al antiguo visor

Durante una década, MuJoCo incluyó un único visor OpenGL 1.5 de función fija. En 4.0, MuJoCo Studio sale de la carpeta experimental: un kit para C++ y Python con piezas para simulación, interfaces Dear ImGui y renderizado 3D, más una Studio App lista para usar como nuevo visor predeterminado. Los plugins de Python y los archivos de modelo se recargan mientras la simulación sigue en marcha, de modo que una herramienta de depuración propia para un experimento requiere poco código. Con --gfx=web, Studio se ejecuta en una máquina remota o sin GPU y se transmite a un navegador, donde los colegas siguen la misma sesión y pueden tomar el control.

El renderizado pasa a Filament, con renderizado basado en la física: materiales metálicos y rugosos, iluminación basada en imágenes, sombras suaves y colas de imágenes de color, profundidad y segmentación desde varias cámaras. live.mujoco.org abre cualquier modelo en el navegador sin instalar nada. El antiguo visor simulate se mantiene, en modo de mantenimiento.

Los cuerpos blandos maduran

Los cuerpos deformables dejan los plugins experimentales y se resuelven junto con los cuerpos rígidos, las articulaciones y los tendones:

- Un nuevo integrador implícito discrete mantiene estables cables rígidos, láminas finas y sólidos 3D con pasos de tiempo 5–10x mayores. - La tela puede hacerse libre de interpenetraciones con contacto IPC. - Articulaciones, tendones, láminas y sólidos pueden deformarse de forma permanente: un alambre queda doblado, la arcilla conserva una abolladura, la lámina metálica sus abolladuras y el papel doblado sus pliegues (modelos de ejemplo). - Las varillas elásticas que se doblan y se tuercen reproducen la flecha de una viga en voladizo de los libros de texto con un error inferior al 0,5 %, en CPU y en MuJoCo Warp. Sustituyen a <composite> y al plugin de cables.

Para quien desarrolla robots, esto significa que cables, mangueras, telas y bolsas pueden formar parte de una tarea de manipulación sin reducir el paso de tiempo hasta que el entrenamiento se arrastre.

Contactos especulativos: los objetos finos y rápidos dejan de atravesar

El «Speculative C…» del título del anuncio son los contactos especulativos. Con <flag speculative="enable"/>, MuJoCo se adelanta a lo largo de la trayectoria de las formas rápidas dentro de un paso, mantiene los cuerpos en el lado separado y crea hasta cuatro puntos de contacto, de modo que las cartas y placas finas caen planas sin subpasos. En las pruebas del equipo, un brazo robótico atrapó siempre una carta de 0,7 mm que caía a más de 2 m/s con un paso de tiempo de 16 ms, mientras que la detección de colisiones habitual la perdía por encima de 8 ms. La subida de escaleras de humanoides y el agarre de objetos finos fueron de 6 a 9 veces más rápidos, porque podían usar pasos de tiempo mayores. En 4.0 esto cubre solo formas convexas y mallas en CPU; los campos de altura, los SDF, los flex, MJX y MuJoCo Warp llegarán después.

Otras novedades

- El paquete de Python se divide: mujoco-core solo necesita NumPy, mujoco-studio añade Studio y Filament, y mujoco instala ambos. - Nuevos actuadores y sensores, entre ellos un actuador PID, un dcmotor construido a partir de la hoja de datos de un motor, retardos de actuación y sensores táctiles y de contacto. - MuJoCo Menagerie reúne ahora unos 70 modelos de robots y se instala con pip install mujoco-menagerie. - Una caja de herramientas de identificación de sistemas, mujoco.sysid, ayuda a ajustar un modelo a un robot real para el trabajo sim-to-real.

Antes de actualizar

La mayoría de los modelos cargan sin cambios. Las notas de la versión traen la lista completa y los pasos de migración; los cambios que más probablemente le afecten:

- Ejecute pip uninstall -y mujoco antes de instalar 4.0, o pip puede eliminar archivos que pasaron a mujoco-core. - Python 3.10 ya no tiene soporte; las versiones 3.11 a 3.15 sí. - <composite>, los plugins de elasticidad para cables y láminas y las igualdades flexvert desaparecen. Pase a <flexcomp> con <elasticity>; las varillas necesitan el integrador discrete, Euler o RK4. - Los tendones rodean un punto lateral (side site) según una regla nueva, lo que puede cambiar modelos existentes; las notas indican dónde mover esos puntos. - RK4 tiene ahora precisión de cuarto orden para articulaciones esféricas y libres, así que esas simulaciones cambian. - El compilador rechaza ahora algunos modelos no válidos que antes cargaban, como un archivo incluido dos veces por rutas distintas. - mujoco.experimental.studio pasa a ser mujoco.studio.

Las bibliotecas de este catálogo basadas en MuJoCo, como mink, mjlab y MuJoCo MPC, quizá necesiten sus propias versiones antes de funcionar con 4.0, así que compruebe qué versión de MuJoCo piden. MuJoCo sigue bajo la licencia Apache-2.0.

Por qué importa

MuJoCo es uno de los motores de física sobre los que se hace la mayor parte del trabajo de aprendizaje robótico, desde la investigación en locomoción y manipulación hasta las herramientas basadas en GPU construidas sobre él, así que lo que puede simular decide qué tareas puede entrenar un laboratorio en simulación. La versión 4 elimina dos límites de siempre: los objetos blandos como cables y telas eran experimentales y necesitaban pasos de tiempo diminutos, y los objetos finos o rápidos podían atravesarse si no se reducía el paso de tiempo. Ambas cosas funcionan ahora con pasos de tiempo mayores, lo que significa un entrenamiento más rápido. El nuevo visor también facilita crear herramientas de depuración propias y compartir una simulación en marcha. La actualización tiene su coste: los modelos antiguos de cuerpos blandos, algunas configuraciones de tendones y quienes usan Python 3.10 necesitan cambios, y los contactos especulativos funcionan por ahora solo en CPU.

Puntos clave

  • MuJoCo 4.0.0 se publicó el 6 de noviembre, la primera versión mayor nueva desde la 3.0 de 2023.
  • MuJoCo Studio y el renderizador Filament sustituyen al antiguo visor OpenGL, y Studio puede transmitir una sesión compartida a un navegador.
  • Los cuerpos blandos vienen integrados: integración implícita con pasos de tiempo 5–10x mayores, telas sin interpenetración, plasticidad y varillas elásticas.
  • Los contactos especulativos impiden sin subpasos que los objetos finos o rápidos se atraviesen, por ahora en CPU.
  • Actualizar supone desinstalar antes el antiguo paquete de Python, abandonar Python 3.10 y migrar los modelos con composite y el plugin de cables.

Aspecto de código abierto

MuJoCo es Apache-2.0, y el código fuente de 4.0, el kit de Studio, los modelos de ejemplo y la documentación están en el repositorio público. MuJoCo Playground, MuJoCo Warp y MuJoCo Menagerie son repositorios públicos aparte del mismo equipo.

Tecnologías relacionadas

  • MuJoCo Studio
  • Filament
  • Deformable simulation
  • Speculative contacts
  • MuJoCo Warp
  • MJX

Proyectos relacionados

  • MuJoCo
  • MuJoCo Menagerie
  • mink
  • mjlab
  • MuJoCo MPC

Enlaces

  • Fuente: https://github.com/google-deepmind/mujoco/discussions/3773

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