MuJoCo

ロボティクスとML研究用DeepMind物理エンジン

ライセンス

Apache-2.0

概要

ロボティクス、バイオメカニクス、機械学習研究のためのDeepMind物理エンジン。勾配ベース最適化のための自動微分をサポートした高速で正確な接触動力学シミュレーションで知られる。

MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact）は、ロボットシミュレーション、生体力学研究、そして正確な接触ダイナミクスを必要とする機械学習アプリケーション向けに最適化された、DeepMindの高度な物理エンジンです。摩擦、関節リミット、拘束を含む複雑な多体間の相互作用を、高い数値精度で扱う高速かつ安定した接触モデリングを実装しています。大きな特長は自動微分のネイティブサポートで、物理シミュレーションを通じて直接勾配ベースの最適化を行えるため、軌道最適化やシステム同定などに利用できます。MuJoCoは計算速度と物理的な正確さを両立しており、数千の並列シミュレーションによる強化学習の高速な学習にも、精密なダイナミクスが求められる詳細な生体力学モデリングにも適しています。性能、精度、微分可能性を兼ね備えていることから、MuJoCoはロボティクス研究コミュニティの基盤的なツールとなっています。現行リリースのMuJoCo 4.0.0（2026年11月6日）では、高速で動く凸形状が1タイムステップ内に薄い障害物をすり抜けるのを防ぐ投機的接触と、関節や腱のばね、2次元および3次元のflexを永久変形させられる弾塑性が追加されました。cableプラグインとcomposite要素は削除され、弾性を備えた1次元のflexcompに置き換えられたため、弾性ロッドのqposレイアウトが変わります。また、Pythonパッケージはmujoco-coreとmujoco-studioに分割され、mujocoをインストールすると両方が入ります。NVIDIAハードウェア向けにGPUで高速化したMuJoCo Warpも、同時にv4.0.0としてリリースされています。

重要な理由

MuJoCoは、ロボット学習研究における事実上の標準物理エンジンです。DeepMindに買収されてオープンソース化され、強化学習（RL）のトレーニングに必要な速度と、接触の多いマニピュレーションに必要な精度を両立しています。そのC APIは数十のシミュレーションフレームワークの基盤となっています。

解決する課題

ロボット学習には、速度（強化学習のトレーニングのため）と精度（現実的な接触のため）を両立する物理エンジンが必要です。MuJoCoはその両方を備え、他のエンジンが及びにくい安定した接触力学を提供します。特に器用なマニピュレーションでその差が顕著です。

主なポイント

• 数千の研究論文で使用されている業界標準の物理エンジン
• 強化学習に最適な、高速で安定した接触力学
• MJX（JAXバックエンド）による微分可能シミュレーションの本格的なサポート
• DeepMindによってオープンソース化され、開発とコミュニティが活発
• テンドン、アクチュエータ、複雑な運動学ツリーをネイティブにサポート

対象

• あらゆるレベルのロボット学習研究者
• マニピュレーションやロコモーションのポリシーを構築するチーム
• シミュレーションのベンチマークや環境の開発者
• ハードウェアへの導入前に制御アルゴリズムを試作する企業

制限事項

• レンダリングは実用的だがフォトリアリスティックではない
• 変形物体のシミュレーションは専用エンジンに比べて限定的
• XMLモデル形式（MJCF）には学習コストがある
• GPU並列化は別のMJXとMuJoCo Warpバックエンドで行う。3.17以降はCPUでのマルチスレッドによるバッチ実行を標準で備える