MuJoCo 是一个通用物理引擎，用于对关节结构与环境的接触交互进行快速、准确的仿真，服务于机器人、生物力学、图形动画与机器学习等研究。
这个工具是什么
MuJoCo 全称 Multi-Joint dynamics with Contact，即带接触的多关节动力学，由 Google DeepMind 维护，采用 Apache-2.0 许可证，主要用 C++ 编写。它面向研究人员与开发者，提供 C API，运行时仿真模块针对性能调优，运行在由内置 XML 编译器预分配的低层数据结构上。库中包含基于 OpenGL 渲染的原生 GUI 交互式可视化，并暴露大量用于计算物理相关量的工具函数。此外还提供 Python 绑定以及 Unity 游戏引擎插件，官方文档位于 mujoco.readthedocs.io。
核心能力
- 提供 C API 与预分配低层数据结构，运行时仿真模块针对性能调优
- 内置 XML 编译器，可编译模型并预分配仿真所需的数据结构
- 包含基于 OpenGL 渲染的原生 GUI，支持交互式可视化
- 提供大量计算物理相关量的工具函数，并附带 Python 绑定与 Unity 插件
科研中的典型用法
- 在机器人研究中搭建关节结构模型，仿真其与环境接触时的动力学行为
- 在生物力学研究中建立带接触的多关节模型，分析运动与受力过程
- 在机器学习研究中用仿真环境生成数据，训练和评估控制策略
快速上手
可从 GitHub releases 页面获取预编译二进制，覆盖 Linux（x86-64 与 AArch64）、Windows（x86-64）和 macOS（universal），这是推荐的使用方式。入门有两条路径：一是在本机运行原生交互查看器 simulate；二是使用 Python 时，从官方提供的 Colab 教程笔记本开始，包括入门、模型编辑、rollout、LQR、最小二乘、MJX 与可微物理等主题。
生态与相近工具
README 未列举同类物理引擎，也未给出与其他工具的对比或取舍建议。可参考的信息是：MuJoCo 自身提供 C API、Python 绑定和 Unity 插件，并有基于 JAX 的分支 MuJoCo XLA（MJX），用于可微物理等场景。选择时可根据是否需要 Python 接口、Unity 集成或 JAX 可微计算来判断。
项目信息
- 仓库：google-deepmind/mujoco
- 星标：15,223 · 派生：1,769
- 主要语言：C++
- 许可证：Apache-2.0
- 最近提交：2026-09-19
- 项目主页：https://mujoco.org
本文属于《学科研究工具知识库 · 物理学》第 1 篇（按 GitHub 星标排序）。收录标准：该学科公开可获取的开源研究工具，星标与活跃度为主要参考，不代表对其性能或适用性的背书；选型前请结合自身场景评估。
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