开源MuJoCo
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内容提要
我们在2021年收购了MuJoCo物理模拟器并将其开源，现已在GitHub上发布。MuJoCo是一个优秀的开源平台，适合机器人研究，支持学术界和开源社区的合作，具有快速性能和无动态内存分配的特点。期待大家的贡献，共同提升研究水平。
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延伸解读
开源协作的独特定位
文章指出，物理模拟器通常分为两类：一类不透明、无法修改；另一类用户少且维护者毕业后易停滞。MuJoCo 由成熟公司支持，完全开源，避免了这些缺点。这使其成为学术界和开源社区可靠的协作平台，研究者可以基于同一代码库共同改进，而不必担心项目突然中断。
性能优势与当前瓶颈
MuJoCo 作为 C 库，没有动态内存分配，因此运行速度非常快。但文章也承认，Python 包装器因全局解释器锁（GIL）和非编译代码，导致批量多线程操作性能不佳。这意味着用户若通过 Python 接口进行大规模并行仿真，可能无法充分发挥底层物理引擎的速度优势。
基准测试的参考价值
文章分享了在 AMD Ryzen 9 5950X、Windows 10 上对两个常见模型的基准测试结果，并强调测试中向执行器注入了控制噪声，防止系统进入固定状态，因此结果更贴近真实场景。读者在评估 MuJoCo 性能时，可参考这一测试条件，但需注意硬件和系统环境不同可能导致差异。
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Q&A
MuJoCo是什么？
MuJoCo是一个开源的物理模拟器，适合机器人研究，具有快速性能和无动态内存分配的特点。
MuJoCo的开源时间是什么时候？
MuJoCo在2021年10月被收购并开源。
MuJoCo如何支持学术界和开源社区？
MuJoCo作为一个社区驱动的平台，鼓励学术界和开源社区的合作与贡献，提升研究水平。
MuJoCo的性能特点是什么？
MuJoCo是一个C库，没有动态内存分配，运行速度非常快。
MuJoCo的未来发展计划是什么？
未来计划解决Python包装器导致的性能问题，提升多线程操作的效率。
MuJoCo与其他物理模拟器相比有什么优势？
MuJoCo是少数由成熟公司支持的全功能开源模拟器，具有最佳性能和社区驱动的特点。
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