google-deepmind/mujoco は関節構造と接触動力学（contact dynamics、接触によって生じる力が関節の運動に与える影響）を扱う汎用物理シミュレータである。関節でつながった対象とその周囲の環境とが互いに物理的に作用する状況を計算して再現するエンジンである。記録に残されている最新リリースは 3.16.0 である。ただし、このバージョンの変更履歴は与えられた記録にないため、何が追加されたかは確認できない。
README は MuJoCo を Google DeepMind が管理する汎用物理エンジンと説明している。ロボット工学・生体動力学・グラフィックス・アニメーション・機械学習のように環境と相互作用する関節構造を高速かつ正確にシミュレートする研究と開発を支援するという内容である。性能を重視した C API とランタイムシミュレーションモジュールを提供し、内蔵の XML コンパイラは事前に確保した低水準データ構造を使用する。OpenGL でレンダリングされるネイティブ GUI、Python バインディング、Unity ゲームエンジンのプラグインも併せて提供する。主言語は C++、ライセンスは Apache-2.0 で、GitHub スター数は 15781、リポジトリの作成日は 2021 年 8 月 27 日と記録されている。
ただし、リサーチ記録のモメンタムスコアは 10 点満点で 5.2 と中程度で、创新性・技術・品質の各スコアは記載されていない。README が掲げる高速で正確なシミュレーションを裏づける性能数値も、他の物理エンジンとの比較結果も、与えられた情報には含まれていない。根拠がそれだけ浅いので、すぐに導入するよりも、関節接触のシミュレーションが必要な作業で候補として確認するプロジェクトに近い。