¿Qué es MuJoCo?
MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) es un motor de física: un programa que calcula cómo se mueve un robot cuando actúan sobre él la gravedad, los motores y los choques con el suelo.
Le das un robot y unas fuerzas en sus articulaciones, y MuJoCo te dice, paso a paso, dónde acaba cada pieza. Es el escenario donde un robot puede caerse mil veces sin romperse nada.
Un robot (HalfCheetah) dentro de MuJoCo: la gravedad, el suelo y sus articulaciones, todo simulado.
¿Por qué se usa en robótica e IA?
- Rápido y preciso — simula contactos y articulaciones muy bien, ideal para entrenar
- Gratis y open source — mantenido por Google DeepMind
- El estándar en aprendizaje por refuerzo — la mayoría de entornos de robots (humanoides, cuadrúpedos) corren sobre MuJoCo
- Se integra con Python — se controla con unas pocas líneas, como veremos
Cómo describe un robot: MJCF
MuJoCo usa su propio formato de texto, el MJCF (un XML, primo del URDF). Describe lo mismo —piezas, articulaciones, geometría— más detalles de física como la fricción o los motores.
La buena noticia: si ya entiendes URDF, MJCF te resultará familiar. Y MuJoCo puede importar URDF directamente, así que puedes reutilizar robots que ya tengas.
El bucle de simulación
Toda simulación en MuJoCo hace lo mismo, una y otra vez:
- Lee el estado actual (posiciones y velocidades de cada articulación)
- Aplica las fuerzas de los motores
- Avanza el tiempo un pasito (un
step) y calcula el nuevo estado
Repitiendo ese paso miles de veces por segundo, el robot cobra vida. En la primera simulación lo vemos con un humanoide de verdad.
Dónde encaja MuJoCo: pone la física dentro de un stack que va del cuerpo del robot hasta el agente que lo controla.
MuJoCo solo se ocupa de la física. La inteligencia (qué fuerza aplicar en cada momento) la pone el agente de aprendizaje por refuerzo, que veremos más adelante.