Dojo.jl

Dojo.jl

可微分物理引擎助力机器人学研究及应用

Dojo.jl是一个为机器人学设计的可微分物理引擎,支持多体动力学、碰撞检测和接触动力学等复杂仿真场景。项目提供仿真、学习控制和系统识别的示例,并可与其他Julia包集成,为强化学习和控制系统研究提供工具。虽然开发已暂停,但仍接受社区贡献,持续为机器人学研究与应用领域提供支持。

Dojo物理引擎机器人学可微分仿真开源项目Github

CI codecov

Dojo

一个用于机器人学的可微分物理引擎

图片替代文本

2023年4月更新

  • 我们不再积极开发Dojo,但欢迎提交拉取请求。
  • 我们已更新或删除了一些示例,以适应自Dojo初始版本以来的变化。
  • 可微分模拟的其他进展:
    • 可微分碰撞检测(Kevin Tracy):胶囊体凸基本体
    • 单层接触动力学 + 碰撞检测(Simon Le Cleac'h):Silico

示例

模拟

<p float="left"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/9ebff4b3-bb63-4e97-8d3c-451403240376.gif" width="120"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/aeb7b24a-8b89-400a-92df-1ea37641089d.gif" width="210"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/444cf4ed-f85c-4a09-a5d1-911cf1e1ebcc.gif" width="180"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/fb52b2e8-2d86-43ec-aa43-016246145ce6.gif" width="180"/> </p>

学习与控制

<p float="left"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/601ef33b-8bbd-4a61-b3e3-c05b3d03d201.gif" width="275"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/c4a2116c-4bf0-42a4-ae21-a9f6962ce3e0.gif" width="275"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/ecc76141-8012-4bc6-b2bc-cc6469909d75.gif" width="175"/> </p>

系统辨识

<p float="left"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/40927204-11a8-4079-aa8b-da455b3b651e.gif" width="200"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/aa03428d-3ba4-446a-982b-61dc23984af6.gif" width="200"/> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/bf14c07c-ad6a-4c72-99f6-e3c78d272d41.gif" width="300"/> </p>

与其他包的接口

ReinforcementLearning.jl:DQNControlSystems.jl:LQR
<img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/1d3e1f64-65f0-4824-b38e-6155b172cdbc.gif" width="250"/><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/5cef2389-5da7-4484-a307-7f55dbfb590b.gif" width="250"/>

安装

可以通过Julia包管理器(输入])添加Dojo

pkg> add Dojo

为了使用方便的机构和环境,还可以额外添加DojoEnvironments

pkg> add DojoEnvironments

引用

@article{howelllecleach2022,
	title={Dojo: A Differentiable Physics Engine for Robotics},
	author={Howell, Taylor and Le Cleac'h, Simon and Bruedigam, Jan and Kolter, Zico and Schwager, Mac and Manchester, Zachary},
	journal={arXiv preprint arXiv:2203.00806},
	url={https://arxiv.org/abs/2203.00806},
	year={2022}
}

如何贡献

请提交拉取请求或开启一个问题。 有关贡献想法,请参阅文档

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