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ロボット物理シミュレーション

実在する四足歩行ロボット「Unitree Go2」を、Google DeepMind製の公式MuJoCo物理エンジンでブラウザ内シミュレート。重力・接触・関節可動域をそのまま再現する、フィジカルAIの第2歩

ブラウザ内で完結 — データ送信なし🟡 📦 約38MB（メッシュ+物理エンジンWASM）🤖 Unitree Go2 MJCF（MuJoCo Menagerie）+ MuJoCo WASM⚖️ BSD-3-Clause（モデル）/ Apache 2.0（エンジン）

前作「ロボットアーム 3Dビューア」との違い

前作は関節角度から見た目の姿勢を計算する順運動学（Forward Kinematics）のみで、物理法則は一切考慮していませんでした。本デモは実際の物理エンジン（MuJoCo）を搭載し、質量・重力・接触・関節トルクを毎秒60回計算する本物のシミュレーションです。ただし、まだ「歩かせる」ための制御（AIポリシー）は搭載していません——このロボットは完全に受動的で、物理法則にしたがって沈み込んだり倒れたりするだけです。歩行ポリシーの搭載は次のステップで扱います。

仕組み（4段階パイプライン）

MJCF読み込み

関節・質量・慣性・接触形状を記述したMJCF(XML)と16個のメッシュをVFS(仮想FS)経由でコンパイル。

剛体シミュレーション

MuJoCoが重力・関節拘束・接触力を毎ステップ計算。姿勢制御は行わず(トルク0)、物理法則のみで挙動が決まる。

シーン同期

物理エンジンが計算した各パーツの位置・姿勢をThree.jsのメッシュへ毎フレーム反映。

WebGLレンダリング

ライティングを加えてcanvasに描画。ドラッグ・ズームでカメラ操作可能。

モデルの実機「Unitree Go2」と物理エンジンについて

Go2はUnitree Robotics製の四足歩行ロボットで、研究・教育用途で広く使われています。本デモの3Dモデルと物理パラメータはGoogle DeepMindが公開するMuJoCo Menagerie（実機メーカー公認の高精度モデル集）から取得しています。物理エンジン本体は、NVIDIA Isaac GR00T等でも採用される業界標準のMuJoCo（2025年よりGoogle DeepMindが開発）の公式WebAssemblyビルドで、サーバーを介さずブラウザだけで動いています。

モデルデータ (MuJoCo Menagerie)MuJoCo物理エンジン (公式)

著者について

南極観測隊・内閣府QZSS実績を持つGIS/AIエンジニアが、A6000環境でのAIモデル学習経験を活かして開発。次のステップでは、この物理エンジンの上に自前学習した歩行ポリシーを載せ、実際に「歩く」ところまで発展させる予定です。

経歴・実績