From 51e4f6fe908d54a67cc74a7bee50f82634f28f4a Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Xingyu Wang <xingyu.wang@gmail.com>
Date: Sun, 29 May 2022 17:42:31 +0800
Subject: [PATCH] RP
@lkxed
https://linux.cn/article-14650-1.html
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...en Source MuJoCo Is Available On GitHub.md | 19 +++++++++----------
1 file changed, 9 insertions(+), 10 deletions(-)
rename {translated/news => published}/20220526 DeepMind-s Open Source MuJoCo Is Available On GitHub.md (63%)
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similarity index 63%
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index 6830a9eaac..4a21ef7ecf 100644
--- a/translated/news/20220526 DeepMind-s Open Source MuJoCo Is Available On GitHub.md
+++ b/published/20220526 DeepMind-s Open Source MuJoCo Is Available On GitHub.md
@@ -3,17 +3,18 @@
[#]: author: "Laveesh Kocher https://www.opensourceforu.com/author/laveesh-kocher/"
[#]: collector: "lkxed"
[#]: translator: "lkxed"
-[#]: reviewer: " "
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+[#]: reviewer: "wxy"
+[#]: publisher: "wxy"
+[#]: url: "https://linux.cn/article-14650-1.html"
-DeepMind 的开源物理引擎 MuJoCo 已搬至 GitHub
+DeepMind 的开源物理引擎 MuJoCo 已在 GitHub 发布
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![deepmind1][1]
DeepMind 是 Alphabet 的子公司和 AI 研究实验室，在 2021 年 10 月，它收购了用于机器人研发的 MuJoCo 物理引擎，并承诺该模拟器将作为免费、开源、社区驱动的项目进行维护。现在，DeepMind 声称开源计划已完成，它的整个代码库 [可在 GitHub 上获得][2]。
-MuJoCo 是 Multi-Joint Dynamics with Contact 的缩写，它是一个物理引擎，旨在帮助机器人、生物力学、图形和动画等领域的研究和开发（也包括其他需要快速准确模拟的领域）。MuJoCo 可用于帮助机器学习应用实现基于模型的计算，例如<ruby>控制综合<rt>control synthesis</rt></ruby>、<ruby>状态估计<rt>state estimation</rt></ruby>、<ruby>系统识别<rt>system identification</rt></ruby>、<ruby>机制设计<rt>mechanism design</rt></ruby>、通过<ruby>逆动力学<rt>inverse dynamics</rt></ruby>来进行数据分析，以及<ruby>并行采样<rt>parallel sampling</rt></ruby>。它也可以用作标准模拟器，例如用于游戏和交互式虚拟环境。（LCTT 译注：这段话中涉及到不少专业词汇，鉴于译者水平有限，若有谬误，请在评论中指出，同时也欢迎在评论中科普，一起学习～）
+MuJoCo 是 “Multi-Joint Dynamics with Contact” 的缩写，它是一个物理引擎，旨在帮助机器人、生物力学、图形和动画等领域的研究和开发（也包括其他需要快速准确模拟的领域）。MuJoCo 可用于帮助机器学习应用实现基于模型的计算，例如<ruby>控制综合<rt>control synthesis</rt></ruby>、<ruby>状态估计<rt>state estimation</rt></ruby>、<ruby>系统识别<rt>system identification</rt></ruby>、<ruby>机制设计<rt>mechanism design</rt></ruby>、通过<ruby>逆动力学<rt>inverse dynamics</rt></ruby>来进行数据分析，以及<ruby>并行采样<rt>parallel sampling</rt></ruby>。它也可以用作标准模拟器，例如用于游戏和交互式虚拟环境。（LCTT 译注：这段话中涉及到不少专业词汇，鉴于译者水平有限，若有谬误，请在评论中指出，同时也欢迎在评论中科普，一起学习～）
根据 DeepMind 的说法，以下是 MuJoCo 适合协作的一些功能：
@@ -24,9 +25,9 @@ MuJoCo 是 Multi-Joint Dynamics with Contact 的缩写，它是一个物理引
DeepMind 还说：
-> “作为没有动态内存分配的 C 库，MuJoCo 非常快。不幸的是，原始物理速度一直受到 Python 包装器的阻碍：全局解释器锁 (GIL) 和非编译代码的存在，使得批处理、多线程操作无法执行。在下面的路线图中，我们将解决这个问题。”
+> “作为没有动态内存分配的 C 库，MuJoCo 非常快。不幸的是，原始物理速度一直受到 Python 包装器的阻碍：全局解释器锁（GIL）和非编译代码的存在，使得批处理、多线程操作无法执行。在下面的路线图中，我们将解决这个问题。”
-（LCTT 译注：原文忘记贴上路线图了，这里补上。）
+（LCTT 译注： 这里补充了原文没有提及的路线图和基准测试结果。）
路线图：
@@ -38,8 +39,6 @@ DeepMind 还说：
> “目前，我们想分享两个常见模型的基准测试结果。注意，这个结果是在运行 Windows 10 的标准 AMD Ryzen 9 5950X 机器上获得的。”
-（LCTT 译注：原文忘记贴上测试结果了，这里补上。）
-
![基准测试结果][3]
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@@ -49,7 +48,7 @@ via: https://www.opensourceforu.com/2022/05/deepminds-open-source-mujoco-is-avai
作者：[Laveesh Kocher][a]
选题：[lkxed][b]
译者：[lkxed](https://github.com/lkxed)
-校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
+校对：[wxy](https://github.com/wxy)
本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出