로봇과 인체의 움직임을 정밀하게 시뮬레이션하는 물리 엔진
다관절 구조가 환경과 부딪히는 복잡한 물리 현상을 빠르게 계산해 로봇 연구나 애니메이션 제작을 돕습니다. MuJoCo는 로봇공학, 생체역학, 그래픽, 기계학습 분야에서 정밀한 시뮬레이션이 필요한 연구자와 개발자를 위한 범용 물리 엔진입니다. 이 저장소는 Google DeepMind가 유지보수하며, C API를 중심으로 Python 바인딩과 Unity 플러그인도 제공합니다.
브라우저에서 바로 시작하는 시뮬레이션
설치 과정 없이 웹 브라우저에서 MuJoCo를 바로 체험할 수 있습니다. mujoco.org에 접속하면 데스크톱이나 모바일 환경에서 즉시 시뮬레이션을 실행할 수 있으며, live.mujoco.org에서는 WebAssembly 버전의 MuJoCo Studio 앱을 사용해 모델을 드래그 앤 드롭으로 조작할 수 있습니다. WebAssembly 버전은 네이티브 C보다 속도가 느리지만, 로컬 설치 없이 모델을 검토하고 수정하는 데 유용합니다. Python 사용자는 Google Colab에서 제공되는 튜토리얼 노트북을 통해 기본 개념부터 고급 제어까지 단계별로 학습할 수 있습니다.
설치 방법과 지원 환경
가장 권장되는 사용 방법은 GitHub 릴리스 페이지에서 제공되는 사전 컴파일된 바이너리를 다운로드하는 것입니다. 이 바이너리는 Linux(x86-64, AArch64), Windows(x86-64), macOS(유니버설) 플랫폼을 지원합니다. Python 3.11 이상을 사용하는 경우 PyPI에서 pip install mujoco 명령으로 네이티브 Python 바인딩을 설치할 수 있으며, 이 패키지는 MuJoCo 코드가 미리 포함됩니다. 소스에서 직접 빌드하는 경우 문서의 '빌드 from source' 섹션을 참고해야 하며, main 브랜치의 최신 커밋은 불안정할 수 있으므로 주의가 필요합니다.
다양한 언어와 도구와의 연동
MuJoCo는 C API를 기본으로 하지만, 다양한 언어와 도구로 확장할 수 있는 바인딩과 변환기를 제공합니다. 공식 바인딩으로는 Python, JavaScript(WebAssembly), C#(Unity 플러그인)이 있으며, 커뮤니티에서는 MATLAB Simulink, Swift, Java, Julia, Rust 등 다양한 언어의 바인딩을 활용할 수 있습니다. 또한 OpenSim, SDFormat, OBJ, Onshape 등 다른 형식의 모델 파일을 MJCF(MuJoCo XML Format)로 변환하는 도구들도 함께 제공됩니다. 이러한 생태계를 통해 기존에 다른 도구로 만든 로봇 모델을 MuJoCo 환경으로 가져와 시뮬레이션할 수 있습니다.
버전 관리와 기여 방식
MuJoCo는 매월 첫 주에 새 버전을 출시하는 것을 목표로 합니다. 3.5.0 버전부터 수정된 시맨틱 버전링(Modified Semantic Versioning) 표준을 적용하고 있습니다. 커뮤니티의 질문, 도움 요청, 버그 보고, 기능 요청을 환영하며, 구체적인 문제나 질문은 GitHub의 'Asking for Help' Discussion을 통해 공유할 수 있습니다. 버그 보고와 기능 요청은 GitHub Issues를 통해 접수하며, 더 큰 규모의 기여를 원할 경우 기여자 가이드와 스타일 가이드를 참고해야 합니다.
사용 전 확인해야 할 사항
MuJoCo는 Apache License, Version 2.0 하에 배포되며, 문서와 미디어 자료는 Creative Commons Attribution 4.0(CC BY 4.0) 라이선스를 따릅니다. 이는 공식적으로 Google이 지원하지 않는 제품임을 명시하고 있습니다. 연구 목적으로 사용할 경우 README에 제시된 인용 문구를 참고해야 합니다. Python 바인딩을 Linux에서 사용할 때는 manylinux2014를 타겟으로 하므로 호환되는 배포판인지 확인하는 것이 좋습니다. 또한 소스에서 빌드할 때 main 브랜드의 불안정성을 고려하여 안정적인 릴리스 버전을 사용하는 것을 권장합니다.
