MuJoCo MJX 中自由关节物体导致数值计算错误的分析与解决

问题背景

在使用 MuJoCo MJX 进行机器人控制研究时，研究人员发现当模型中包含自由关节(freejoint)的物体时，在 GPU 上运行会出现 pjit nan 错误。这个问题在 CPU 环境下可以正常运行，但在使用 mjx-viewer 时会出现数值计算错误。

问题现象

具体表现为：

1. 使用 simulate example_mjx.xml 命令在 CPU 上运行正常
2. 使用 mjx-viewer --mjcf example_mjx.xml 在 GPU 上运行时出现错误：

dx = step_fn(mx, dx)
...
jax._src.dispatch.InternalFloatingPointError: ('pjit', 'nan')

3. 当移除物体的自由关节后，模型可以正常运行

技术分析

1. 数值精度问题

这个问题主要与 GPU 上的数值计算精度有关。不同型号的 GPU 对浮点运算的精度处理存在差异：

• RTX 3090：设置 jax_default_matmul_precision 为 high 可解决问题
• A100：需要设置为 highest 才能解决

2. 模型配置建议

在模型 XML 文件中添加以下配置可以改善数值稳定性：

<option timestep="0.001" iterations="20" ls_iterations="20"/>
<default>
  <mesh maxhullvert="32"/>
</default>

3. JAX 配置方案

在 Python 代码中可以通过以下 JAX 配置来解决精度问题：

from jax import config

# 方法1：启用高精度矩阵乘法（性能影响较小）
config.update('jax_default_matmul_precision', jax.lax.Precision.HIGH)

# 方法2：启用64位浮点运算（性能影响较大）
config.update("jax_enable_x64", True)

4. 64位浮点运算的特殊情况

需要注意的是，启用64位浮点运算时，MuJoCo MJX 的 put_data 函数目前不支持64位整数类型，这会导致类型不匹配错误。这个问题需要等待官方修复。

最佳实践建议

1. 优先使用精度配置：对于大多数情况，调整矩阵乘法精度已经足够
2. 简化碰撞模型：使用简单的几何体(如盒子)代替复杂网格可以提高性能
3. 参数调优：适当调整时间步长和迭代次数可以提高数值稳定性
4. 硬件适配：不同型号的 GPU 可能需要不同的精度设置

总结

MuJoCo MJX 在 GPU 上的数值计算精度问题主要源于硬件差异和算法实现。通过合理的配置调整，可以有效解决自由关节物体导致的数值计算错误。对于研究机器人控制的用户，建议在开发初期就考虑数值稳定性问题，选择合适的模型简化方法和计算精度配置。

未来随着 MuJoCo 和 JAX 的持续优化，这类数值精度问题有望得到更好的解决。目前用户可以通过上述方法获得稳定的仿真环境。