Menagerie — это коллекция высококачественных моделей для физического движка MuJoCo, курируемая Google DeepMind.
Физический симулятор хорош настолько, насколько хороша модель, которую он моделирует, а в мощном симуляторе, таком как MuJoCo, со множеством опций моделирования, легко создавать «плохие» модели, которые ведут себя не так, как ожидалось. Цель этой коллекции — предоставить сообществу тщательно подобранную библиотеку хорошо продуманных моделей, которые хорошо работают сразу же.
robot-descriptionsgit clone Минимально необходимая версия MuJoCo для каждой модели указана в соответствующем README. Вы можете загрузить готовые двоичные файлы для MuJoCo со страницы выпусков GitHub или, если вы работаете с Python, вы можете установить собственные привязки из PyPI с помощью pip install mujoco . Альтернативные инструкции по установке см. здесь.
Структура Зверинца показана ниже. Для краткости мы включили только один каталог модели, поскольку все остальные следуют тому же шаблону.
├── unitree_go2
│ ├── assets
│ │ ├── base_0.obj
│ │ ├── ...
│ ├── go2.png
│ ├── go2.xml
│ ├── LICENSE
│ ├── README.md
│ └── scene.xml
│ └── go2_mjx.xml
│ └── scene_mjx.xmlassets : хранят 3D-сетки (.stl или .obj) модели, используемые для визуальных целей и целей коллизий.LICENSE : описывает авторские права и условия лицензирования модели.README.md : содержит подробные шаги, описывающие, как был создан XML-файл MJCF модели..xml scene.xml : включает .xml .png scene.xml_mjx.xml scene_mjx.xml : то же, что и scene.xml , но загружает вариант MJX. Обратите внимание, что scene.xml , как это можно увидеть в scene.xml Shadow Hand.xml.
robot-descriptions Вы можете использовать пакет robot_descriptions с открытым исходным кодом для загрузки любой модели в Menagerie. Он доступен на PyPI и может быть установлен с помощью pip install robot_descriptions .
После установки вы можете загрузить модель по вашему выбору следующим образом:
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 cloneВы также можете напрямую клонировать этот репозиторий в выбранный вами каталог:
git clone https://github.com/google-deepmind/mujoco_menagerie.gitЗатем вы можете интерактивно исследовать модель с помощью средства просмотра Python:
python -m mujoco.viewer --mjcf mujoco_menagerie/unitree_go2/scene.xmlЕсли у вас есть дополнительные вопросы, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими часто задаваемыми вопросами.
Наша цель — в конечном итоге сделать все модели Зверинца максимально приближенными к реальной системе, по образцу которой они моделируются. Улучшение качества моделей — это постоянная работа, и текущее состояние многих моделей не обязательно так хорошо, как могло бы быть.
Однако, выпустив Зверинец в его нынешнем состоянии, мы надеемся консолидировать и повысить видимость вклада сообщества. Чтобы помочь пользователям Menagerie установить правильные ожидания в отношении качества каждой модели, мы вводим следующую систему оценок:
| Оценка | Описание |
|---|---|
| А+ | Ценности являются продуктом правильной идентификации системы. |
| А | Значения реалистичны, но не определены должным образом. |
| Б | Стабильно, но некоторые значения нереалистичны |
| С | Условно стабильный, может быть значительно улучшен |
Система оценок будет применяться к каждой модели после создания надлежащего набора инструментов для идентификации системы. В настоящее время мы планируем выпустить этот набор инструментов позднее в этом году.
Дополнительную информацию о вкладе, например о добавлении новой модели в Зверинец, см. ВКЛАД.
Оружие.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| ФР3 | Франка Робототехника | 7 | Апач-2.0 | ✖️ |
| iiwa14 | КУКА | 7 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| Лайт6 | УФАБРИКА | 6 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| Панда | Франка Робототехника | 7 | Пункт BSD-3 | ✔️ |
| Сойер | Переосмыслить робототехнику | 7 | Апач-2.0 | ✖️ |
| Юнитри Z1 | Юнитри Робототехника | 6 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| UR5e | Универсальные роботы | 6 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| UR10e | Универсальные роботы | 6 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| ВайперХ 300 | Троссен Робототехника | 8 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| ВдоваX 250 | Троссен Робототехника | 8 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| xarm7 | УФАБРИКА | 7 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| 3-е поколение | Кинова Робототехника | 7 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
Двуногие.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| Кэсси | Ловкость Робототехника | 28 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
Двойное оружие.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| АЛОХА 2 | Троссен Роботикс, Google DeepMind | 16 | Пункт BSD-3 | ✔️ |
Дроны.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| Сумасшедший 2 | Биткрейз | 0 | Массачусетский технологический институт | ✖️ |
| Скайдио X2 | Скайдио | 0 | Апач-2.0 | ✖️ |
Концевые исполнительные органы.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| Аллегро Рука V3 | Воник Робототехника | 16 | Пункт BSD-2 | ✖️ |
| Прыжок руки | Университет Карнеги-Меллон | 16 | Массачусетский технологический институт | ✖️ |
| Роботик 2Ф-85 | Роботик | 8 | Пункт BSD-2 | ✖️ |
| Теневая рука EM35 | Компания теневых роботов | 24 | Апач-2.0 | ✖️ |
| Тень DEX-EE Рука | Компания теневых роботов | 12 | Апач-2.0 | ✖️ |
Мобильные манипуляторы.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| Google Робот | Гугл ДипМайнд | 9 | Апач-2.0 | ✖️ |
| Растяжка 2 | Привет робот | 17 | Очистить BSD | ✖️ |
| Растяжка 3 | Привет робот | 17 | Апач-2.0 | ✖️ |
Гуманоиды.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| Роботис ОП3 | Роботис | 20 | Апач-2.0 | ✖️ |
| Юнитри G1 | Юнитри Робототехника | 37 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| Юнитри H1 | Юнитри Робототехника | 19 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| ТАЛОС | ПАЛ Робототехника | 32 | Апач-2.0 | ✖️ |
Четвероногие.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| ЛЮБОЙ B | АНИботикс | 12 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| ЛЮБОЙ C | АНИботикс | 12 | Пункт BSD-3 | ✔️ |
| Место | Бостон Динамикс | 12 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| Юнитри А1 | Юнитри Робототехника | 12 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| Юнитри Го1 | Юнитри Робототехника | 12 | Пункт BSD-3 | ✖️ |
| Юнитри Го2 | Юнитри Робототехника | 12 | Пункт BSD-3 | ✔️ |
| Гугл Баркур v0 | Гугл ДипМайнд | 12 | Апач-2.0 | ✔️ |
| Гугл Баркур В.Б. | Гугл ДипМайнд | 12 | Апач-2.0 | ✔️ |
Биомеханический.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| летающее тело | Google DeepMind, исследовательский кампус HHMI Janelia | 102 | Апач-2.0 | ✖️ |
Разнообразный.
| Имя | Создатель | Степени свободы | Лицензия | MJX |
|---|---|---|---|---|
| D435i | Intel Реалсенс | 0 | Апач-2.0 | ✖️ |
Если вы используете Menagerie в своей работе, пожалуйста, используйте следующую цитату:
@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 } ,
}Модели в этом репозитории основаны на сторонних моделях, разработанных многими талантливыми людьми, и их создание было бы невозможно без их щедрого вклада в открытый исходный код. Мы хотели бы выразить признательность всем дизайнерам и инженерам, которые сделали возможным появление MuJoCo Menagerie.
Мы хотели бы поблагодарить Педро Вергани за помощь с визуальными эффектами и дизайном.
Основные усилия, необходимые для того, чтобы сделать этот репозиторий общедоступным, были предприняты Кевином Заккой при помощи команды моделирования робототехники в Google DeepMind.
На файлы XML и ресурсов в каждом отдельном каталоге моделей этого репозитория распространяются разные условия лицензии. Пожалуйста, обратитесь к файлам LICENSE в подкаталоге каждой конкретной модели для получения соответствующей информации о лицензии и авторских правах.
Все остальное содержимое защищено авторским правом DeepMind Technologies Limited, 2022 г., и лицензируется по лицензии Apache версии 2.0. Копия этой лицензии находится в файле LICENSE верхнего уровня в этом репозитории. Вы также можете получить его по адресу https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.
Это не официально поддерживаемый продукт Google.
