OpenAI開源機器人模擬Python庫

該庫是OpenAI用於深度學習機器人研究的核心工具之一，現在將其作為mujoco-py（Python 3 的MuJoCo綁定）的主要版本發佈。mujoco-py 1.50.1.0 有著大量的新能力，性能也獲得顯著提升。新功能有：

·         高效處理並行模擬

·         GPU 加速的自動 3D 渲染

·         直接獲取MuJoCo函數和數據結構

·         支援所有的MuJoCo 1.50 功能，比如改進的 contact solver

批量模擬

軌跡（trajectory）優化和強化學習中的很多方法得益於能夠並行運作多個模擬。mujoco-py通過OpenMP使用數據並行，以及通過Cython和NumPy使用直接訪問的記憶體管理，從而使批量模擬更有效。新版本MjSimPool介面的單純使用相比于舊版本有一個 400% 的提速，並且在一個已優化和受限的使用模式中（通過 Python 的多處理工具包獲取相同水準的並行）仍然大約為 180%。提速主要來自於訪問不同MuJoCo數據結構的時間的減少。查看示例/simpool.py 以了解MjSimPool。

高性能紋理隨機化

OpenAI在很多項目上使用了域隨機化技術。mujoco-py的最新版本支援自動的（headless）GPU 渲染。相較于 CPU 渲染，這有了一個 40 倍的提速，每秒可産生數百幀的合成圖像數據。上述動畫中OpenAI使用紋理隨機化技術改變了其眾多機器人中的一個的紋理，幫助這個機器人辨識其身體（在將其從模擬器轉移至現實時）。查看示例/disco_fetch.py 以了解隨機化紋理生成。

      通過mujoco-py實現虛擬現實

      mujoco-py公開的 API 足以實現虛擬現實交互而無需額外的 C++ 代碼。OpenAI使用mujoco-py將MuJoCo的 C++ VR 示例移植到 Python。如果你有一個 HTC Vive VR 設置，可以嘗試使用這一示例（這一支援被認為是實驗性的，但是OpenAI已在內部使用它了一段時間）。