mujoco-py 1.50.1.0 版本說明 / 新功能

OpenAI 已發布 mujoco-py 1.50.1.0，這是一個高效能的 Python 3 函式庫，利用 MuJoCo 引擎進行機器人模擬。此版本提供顯著的效能提升和新功能，旨在支援深度學習與機器人研究。

批次模擬與效能提升

mujoco-py 1.50.1.0 引入了 MjSimPool 介面，以實現高效的平行模擬，這對於軌跡優化和強化學習方法（如 TRPO、PI2、LQR）至關重要。該庫透過使用 OpenMP 進行資料平行ism，以及 Cython 和 NumPy 進行直接存取記憶體管理來實現這些提升。

根據 OpenAI 的說法，對 MjSimPool 介面的天真使用相較於先前版本的庫可獲得 400% 的加速，且相較於使用 Python 的 multiprocessing 套件的最佳化使用模式仍快約 180%。這些效能提升主要歸因於 MuJoCo 資料結構的存取時間減少。

GPU 加速渲染與域隨機化

mujoco-py 的最新版本支援無頭 GPU 渲染，相較於 CPU 基礎的渲染可提供約 40 倍的加速。此功能使研究人員能夠每秒生成數百幀的合成圖像資料。

此加速專門用於域隨機化——一種在 OpenAI 用於在模擬中改變機器人紋理的技術。此過程有助於機器人在將學習行為從模擬環境轉移到實體世界時，更好地識別自身的身體。

虛擬實境整合

mujoco-py 現在提供了一個足以啟用 Virtual Reality (VR) 互動的 API，無需額外的 C++ 程式碼。OpenAI 將 MuJoCo 的 C++ VR 範例移植到 Python，以支援 HTC Vive VR 設備。儘管此支援目前被視為實驗性功能，但已在 OpenAI 內部使用。

核心功能與 API 使用

mujoco-py 1.50.1.0 提供對 MuJoCo 函式與資料結構的直接存取，並支援 MuJoCo 1.50 的所有功能，包括其改進的接觸求解器。

對於標準使用情況，MjSim 類別充當模擬模型與資料的封裝，使用戶能夠推進模擬並從相機感測器渲染圖像。對於進階使用者，該庫提供較低層級的介面，以直接存取 MuJoCo 的 C 結構與函式。