MuJoCo

DeepMind机器人和机器学习研究物理引擎

许可证

Apache-2.0

概述

DeepMind用于机器人、生物力学和机器学习研究的物理引擎。以快速、精确的接触动力学模拟著称，支持自动微分以进行基于梯度的优化。

MuJoCo（Multi-Joint dynamics with Contact，带接触的多关节动力学）是 DeepMind 的先进物理引擎，针对机器人仿真、生物力学研究以及需要精确接触动力学的机器学习应用进行了优化。该引擎实现了快速而稳定的接触建模，能够以很高的数值精度处理复杂的多体交互，包括摩擦、关节限位和约束。其关键差异化特性是对自动微分的原生支持，可以直接通过物理仿真进行基于梯度的优化，用于轨迹优化和系统辨识等应用。MuJoCo 在计算速度与物理精度之间取得平衡，既适合用数千个并行仿真快速进行强化学习训练，也适合需要精确动力学的细致生物力学建模。性能、精度和可微性的结合，使 MuJoCo 成为机器人研究社区的基础工具。当前版本 MuJoCo 4.0.0（2026 年 11 月 6 日）新增了推测性接触，可防止快速移动的凸形体在一个时间步内穿过薄障碍物；还新增了弹塑性，使关节和肌腱弹簧以及 2D 和 3D flex 能够永久变形。它移除了 cable 插件和 composite 元素，改用带弹性的一维 flexcomp，这会改变弹性杆的 qpos 布局；它还将 Python 包拆分为 mujoco-core 和 mujoco-studio，安装 mujoco 即同时安装两者。面向 NVIDIA 硬件的 GPU 加速版 MuJoCo Warp 也同时发布了 v4.0.0。

为何重要

MuJoCo 是机器人学习研究事实上的标准物理引擎。它被 DeepMind 收购并开源，兼具强化学习（RL）训练所需的速度和接触密集型操作所需的精度，其 C API 是数十个仿真框架的基础。

解决的问题

机器人学习需要一个在速度（用于强化学习训练）与精度（用于真实的接触）之间取得平衡的物理引擎。MuJoCo 两者兼备，其稳定的接触动力学是其他引擎难以企及的，在灵巧操作中尤为突出。

要点

• 行业标准物理引擎，被数千篇研究论文使用
• 快速、稳定的接触动力学，非常适合强化学习
• 通过 MJX（JAX 后端）一流地支持可微分仿真
• 由 DeepMind 开源，开发和社区都很活跃
• 原生支持肌腱、执行器和复杂的运动学树

适用人群

• 各个层次的机器人学习研究人员
• 构建操作与运动策略的团队
• 仿真基准和仿真环境的开发者
• 在部署到硬件之前对控制算法进行原型开发的企业

局限

• 渲染功能可用，但并非照片级真实感
• 与专用引擎相比，可变形物体仿真能力有限
• XML 模型格式（MJCF）有一定的学习曲线
• GPU 并行通过独立的 MJX 和 MuJoCo Warp 后端实现；自 3.17 起内置批量多线程 CPU 步进