MuJoCo项目中肌肉驱动模型在MJX下出现NaN问题的分析与解决

问题背景

在MuJoCo物理引擎的最新MJX实现中，研究人员发现当使用肌肉驱动模型（如arm26.xml）进行随机动作推演时，系统会出现NaN（非数值）错误。这个问题尤其影响那些使用肌肉驱动模型进行强化学习训练的研究人员，因为NaN会导致训练过程中断。

问题现象

研究人员在测试一个简单的二连杆六肌肉模型时发现，当使用MJX进行批量环境并行推演时，经过一定时间步长后，关节位置（qpos）会出现NaN值。具体表现为：

1. 模型在单次推演时表现正常
2. 当增加并行环境数量（batch_size）和推演长度（rollout_length）时，NaN出现的概率显著增加
3. 问题在GPU和CPU环境下均可复现

技术分析

经过MuJoCo开发团队的深入调查，发现问题根源在于MJX对空间肌腱（spatial tendon）的几何体包裹（geometry wrapping）处理存在两个关键限制：

1. 内部包裹（Internal Wrapping）支持缺失：当前MJX实现尚未支持肌腱在几何体内部的包裹计算
2. 圆柱体包裹计算bug：对于圆柱体几何体的包裹计算存在数值稳定性问题

在arm26模型中，肌腱通过<geom>元素定义了多个圆柱体包裹路径，这些路径计算在某些情况下会产生数值不稳定，最终导致NaN的出现。

解决方案

MuJoCo团队已经通过代码提交修复了这个问题。主要改进包括：

1. 修复了空间肌腱长度计算的数值稳定性问题
2. 明确了当前MJX对几何体包裹的支持范围：
   • 支持外部包裹（External Wrapping）
   • 暂不支持内部包裹（Internal Wrapping）
   • 对球体和圆柱体的内部包裹支持将在未来版本中添加

对于需要使用肌肉驱动模型的研究人员，目前可以采取以下临时解决方案：

1. 修改模型文件，移除涉及几何体内部包裹的肌腱路径
2. 减小仿真步长（timestep）以提高数值稳定性
3. 限制肌肉控制信号的范围，避免极端控制输入

最佳实践建议

基于此问题的经验，我们建议MuJoCo用户在使用MJX进行肌肉驱动模型仿真时注意以下几点：

1. 模型验证：在批量推演前，先在单个环境下测试模型的稳定性
2. 参数调优：适当调整仿真参数如timestep、iterations和tolerance
3. 异常检测：在训练循环中添加NaN检查，及时发现并处理数值不稳定问题
4. 版本跟进：关注MuJoCo最新版本对肌肉驱动模型的改进和支持

未来展望

MuJoCo团队正在积极完善MJX对生物力学模型的支持，预计在后续版本中将提供：

1. 完整的几何体包裹支持（包括内部包裹）
2. 更稳定的肌肉-肌腱动力学计算
3. 针对强化学习优化的并行计算性能

这些改进将大大增强MuJoCo在生物力学仿真和神经肌肉控制研究中的应用价值。