# MuJoCo 3.11.0发布：新增表面速度与粘附力，优化自由体积分

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/news/2026-07-28-google-deepmind-mujoco-3-11-0
> 频道：news | 更新日期：2026-07-28 | 标签：auto, release, github
> 核心摘要：MuJoCo 3.11.0引入geom/surfacevel与adhesion属性，支持零自由度传送带及粘性接触建模；implicitfast积分器改用陀螺导数解决自由体能量增益问题，并扩展multiccd大网格支持与域随机化编译优化。

# MuJoCo 3.11.0发布：新增表面速度与粘附力，优化自由体积分

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> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[google-deepmind/mujoco 发布 3.11.0 版本更新](https://github.com/google-deepmind/mujoco/releases/tag/3.11.0)（Google DeepMind MuJoCo 官方发布）

## 核心内容

Google DeepMind于2026年7月27日发布MuJoCo 3.11.0版本，针对具身智能仿真中的复杂接触与动力学稳定性进行核心引擎升级。新版本通过XML属性扩展实现了无需额外自由度的运动表面与粘附力建模，显著降低了工业流水线与柔性抓取场景的仿真构建复杂度。同时，底层物理求解器修正了自由体旋转能量异常问题，提升了长时间仿真的数值可靠性，为机器人操作策略训练提供更精准的Sim-to-Real基准。

技术层面，新增`geom/surfacevel`以速度场驱动摩擦接触，使`mjData.efc_vel`直接反映相对运动表面的约束速度；`geom/adhesion`将摩擦力预算修正为$\mu(f_N + \text{adhesion})$并支持负法向力，结合`gap`参数可模拟磁吸等远距离粘附。`implicitfast`积分器摒弃中点法，采用局部非对称求解处理自由体陀螺导数，兼容流体与约束环境但引入轻微翻滚阻尼。此外，`body/simple`属性允许运行时禁用质量矩阵优化以适应域随机化，`multiccd`算法现已支持任意规模网格碰撞检测。

## 关键看点

- **表面速度场**：新增`geom/surfacevel`属性，以恒定及旋转分量定义切平面速度场，实现零自由度传送带与转盘的高保真摩擦驱动仿真
- **粘附接触模型**：引入`adhesion`参数扩展库仑摩擦锥至$\mu(f_N + \text{adhesion})$，支持负法向拉力与远距离磁吸效应，`mj_contactForce`现可返回负值
- **自由体积分修正**：`implicitfast`改用陀螺导数局部求解替代中点积分，消除真空旋转能量增益，兼容离散时间逆动力学，但翻滚运动存在轻微数值阻尼
- **仿真工程优化**：新增`body/simple`属性适配域随机化参数变更，`multiccd`支持任意大网格碰撞检测，`mj_setConst`自动重算同帧标志位

## 工程与产业观察

此次更新精准填补了具身操作仿真中“动态环境交互”与“非刚性接触”的建模短板。表面速度与粘附力原语使Sim-to-Real迁移中的传送带分拣、胶带粘贴等任务不再依赖复杂的主动关节近似，大幅降低仿真资产构建成本。积分器对自由体动力学的修正虽引入微小阻尼，但换取了含约束环境下RL训练的数值稳定性，建议高精度长周期仿真任务评估切换至RK4或验证新积分器误差边界。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [Google DeepMind MuJoCo 官方发布：google-deepmind/mujoco 发布 3.11.0 版本更新](https://github.com/google-deepmind/mujoco/releases/tag/3.11.0)