Menagerie は、Google DeepMind によってキュレーションされた、MuJoCo 物理エンジン用の高品質モデルのコレクションです。
物理シミュレーターは、シミュレートしているモデルの良さによって決まります。多くのモデリング オプションを備えた MuJoCo のような強力なシミュレーターでは、期待どおりに動作しない「悪い」モデルが簡単に作成されてしまいます。このコレクションの目標は、すぐに機能する、適切に設計されたモデルの厳選されたライブラリをコミュニティに提供することです。
robot-descriptionsgit clone経由各モデルに最低限必要な MuJoCo バージョンは、それぞれの README に指定されています。 GitHub リリース ページから MuJoCo 用のビルド済みバイナリをダウンロードできます。または、Python を使用している場合は、 pip install mujocoを介して PyPI からネイティブ バインディングをインストールできます。別のインストール手順については、ここを参照してください。
Menagerie の構造を以下に示します。他のすべてはまったく同じパターンに従っているため、簡潔にするためにモデル ディレクトリを 1 つだけ含めています。
├── unitree_go2
│ ├── assets
│ │ ├── base_0.obj
│ │ ├── ...
│ ├── go2.png
│ ├── go2.xml
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ └── scene.xml
│ └── go2_mjx.xml
│ └── scene_mjx.xmlassets : 視覚的および衝突目的で使用されるモデルの 3D メッシュ (.stl または .obj) を保存します。LICENSE : モデルの著作権とライセンス条項について説明しますREADME.md : モデルの MJCF XML ファイルがどのように生成されたかを説明する詳細な手順が含まれています.xml scene.xml : 平面、光源、その他のオブジェクトを含む.xml .png scene.xmlの PNG イメージ_mjx.xml scene_mjx.xml : scene.xmlと同じですが、MJX バリアントをロードしますscene.xmlに見られるように、追加のボディ定義をscene.xmlファイルに残します。
robot-descriptionsオープンソースのrobot_descriptionsパッケージを使用して、Menagerie に任意のモデルをロードできます。これは PyPI で利用でき、 pip install robot_descriptions経由でインストールできます。
インストールしたら、次のように選択したモデルをロードできます。
import mujoco
# Loading a specific model description as an imported module.
from robot_descriptions import panda_mj_description
model = mujoco . MjModel . from_xml_path ( panda_mj_description . MJCF_PATH )
# Directly loading an instance of MjModel.
from robot_descriptions . loaders . mujoco import load_robot_description
model = load_robot_description ( "panda_mj_description" )
# Loading a variant of the model, e.g. panda without a gripper.
model = load_robot_description ( "panda_mj_description" , variant = "panda_nohand" )git clone経由選択したディレクトリにこのリポジトリのクローンを直接作成することもできます。
git clone https://github.com/google-deepmind/mujoco_menagerie.gitその後、Python ビューアを使用してモデルを対話的に探索できます。
python -m mujoco.viewer --mjcf mujoco_menagerie/unitree_go2/scene.xmlさらにご質問がある場合は、よくある質問をご覧ください。
私たちの目標は、最終的にはすべての Menagerie モデルをモデル化されている実際のシステムにできるだけ忠実にすることです。モデルの品質の向上は継続的な取り組みであり、多くのモデルの現在の状態は必ずしも期待できるほど良好ではありません。
ただし、Menagerie を現在の状態でリリースすることで、コミュニティへの貢献を強化し、認知度を高めたいと考えています。 Menagerie ユーザーが各モデルの品質に関して適切な期待を設定できるように、次の評価システムを導入しています。
| 学年 | 説明 |
|---|---|
| A+ | 値は適切なシステム識別の結果です |
| あ | 値は現実的ですが、適切に特定されていません |
| B | 安定していますが、一部の値は非現実的です |
| C | 条件的に安定しており、大幅に改善できる |
適切なシステム識別ツールボックスが作成されると、グレーディング システムが各モデルに適用されます。現在、このツールボックスは今年後半にリリースする予定です。
新しいモデルを Menagerie に追加するなど、貢献に関する詳細については、「貢献」を参照してください。
腕。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| FR3 | フランカ・ロボティクス | 7 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
| iiwa14 | クカ | 7 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| Lite6 | ユーファクトリー | 6 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| パンダ | フランカ・ロボティクス | 7 | BSD-3 条項 | ✔️ |
| ソーヤー | ロボット工学を再考する | 7 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
| ユニツリーZ1 | ユニツリーロボティクス | 6 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| UR5e | ユニバーサルロボット | 6 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| UR10e | ユニバーサルロボット | 6 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| バイパーX 300 | トロッセン・ロボティクス | 8 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| ウィドウX 250 | トロッセン・ロボティクス | 8 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| xarm7 | ユーファクトリー | 7 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| Gen3 | キノバ・ロボティクス | 7 | BSD-3 条項 | ✖️ |
二足歩行。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| キャシー | アジリティロボティクス | 28 | BSD-3 条項 | ✖️ |
デュアルアーム。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| アロハ2 | Trossen Robotics、Google DeepMind | 16 | BSD-3 条項 | ✔️ |
ドローン。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| クレイジーフライ 2 | ビットクレイズ | 0 | マサチューセッツ工科大学 | ✖️ |
| スカイディオX2 | スカイディオ | 0 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
エンドエフェクター。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| アレグロハンド V3 | ウォニック・ロボティクス | 16 | BSD-2 条項 | ✖️ |
| リープハンド | カーネギーメロン大学 | 16 | マサチューセッツ工科大学 | ✖️ |
| ロボティック 2F-85 | ロボティック | 8 | BSD-2 条項 | ✖️ |
| シャドウハンドEM35 | シャドウロボットカンパニー | 24 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
| シャドウDEX-EEハンド | シャドウロボットカンパニー | 12 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
モバイルマニピュレーター。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| グーグルロボット | Googleディープマインド | 9 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
| ストレッチ2 | ハローロボット | 17 | BSD をクリアする | ✖️ |
| ストレッチ3 | ハローロボット | 17 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
ヒューマノイド。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| ロボティスOP3 | ロボティス | 20 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
| ユニツリーG1 | ユニツリーロボティクス | 37 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| ユニツリー H1 | ユニツリーロボティクス | 19 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| タロス | パルロボティクス | 32 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
四足動物。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| 任意のB | エニボティクス | 12 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| 任意のC | エニボティクス | 12 | BSD-3 条項 | ✔️ |
| スポット | ボストン・ダイナミクス | 12 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| ユニツリーA1 | ユニツリーロボティクス | 12 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| ユニツリーGo1 | ユニツリーロボティクス | 12 | BSD-3 条項 | ✖️ |
| ユニツリーGo2 | ユニツリーロボティクス | 12 | BSD-3-Claes | ✔️ |
| Google バルクール v0 | Googleディープマインド | 12 | アパッチ-2.0 | ✔️ |
| Google バルクール vB | Googleディープマインド | 12 | アパッチ-2.0 | ✔️ |
生体力学的。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| フライボディ | Google DeepMind、HHMI ジャネリア リサーチ キャンパス | 102 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
その他。
| 名前 | メーカー | 自由度 | ライセンス | MJX |
|---|---|---|---|---|
| D435i | インテル リアルセンス | 0 | アパッチ-2.0 | ✖️ |
作品内で Menagerie を使用する場合は、次の引用を使用してください。
@software { menagerie2022github ,
author = { Zakka, Kevin and Tassa, Yuval and {MuJoCo Menagerie Contributors} } ,
title = { {MuJoCo Menagerie: A collection of high-quality simulation models for MuJoCo} } ,
url = { http://github.com/google-deepmind/mujoco_menagerie } ,
year = { 2022 } ,
}このリポジトリのモデルは、多くの才能ある人々によって設計されたサードパーティ モデルに基づいており、彼らの寛大なオープンソースへの貢献がなければ実現できなかったでしょう。 MuJoCo Menagerie を可能にしてくれたすべてのデザイナーとエンジニアに感謝したいと思います。
ビジュアルとデザインに関して協力してくれた Pedro Vergani に感謝します。
このリポジトリを一般公開するために必要な主な作業は、Google DeepMind のロボット シミュレーション チームの協力を得て、Kevin Zakka によって行われました。
このリポジトリの個々のモデル ディレクトリ内の XML およびアセット ファイルには、異なるライセンス条項が適用されます。関連するライセンスおよび著作権情報については、各モデルのサブディレクトリにあるLICENSEファイルを参照してください。
他のすべてのコンテンツの著作権は 2022 DeepMind Technologies Limited にあり、Apache License バージョン 2.0 に基づいてライセンスされています。このライセンスのコピーは、このリポジトリの最上位の LICENSE ファイルで提供されます。 https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 から入手することもできます。
これは正式にサポートされている Google 製品ではありません。
