Genesis
Genesis 是一个全面的基于物理的仿真平台，将生成 AI 与通用物理引擎结合，通过自动环境生成和技能获取，实现通用机器人和具身 AI 学习。
https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis?tab=readme-ov-file&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2024年12月20日
什么是 Genesis
Genesis 是一个创新的物理平台，专为机器人、具身AI和物理AI应用设计，将多种前沿技术整合到一个统一的框架中。其核心是一个从头开始重新设计的通用物理引擎，提供轻量、超快和用户友好的仿真环境。该平台以其处理各种物理求解器、支持不同材料和物理现象以及通过其生成框架自动生成训练数据的能力而脱颖而出。目前，Genesis 以开源软件的形式提供其物理引擎和仿真平台组件，旨在使机器人研究更加普及，同时推动物理仿真保真度的边界。
Genesis 的主要功能
Genesis 是一个为机器人和具身人工智能应用设计的全面物理仿真平台。它结合了通用物理引擎、快速仿真能力、照片级渲染和生成式人工智能功能。该平台以其能够模拟各种材料和物理现象而著称，同时提供跨平台兼容性、高性能（最高可达 4300 万 FPS）和用户友好的 Python 接口。它集成了多种物理求解器，并支持广泛的机器人和材料模型。
通用物理引擎: 将各种物理求解器（刚体、MPM、SPH、FEM、PBD、稳定流体）集成到一个统一的框架中，能够模拟多样的材料和物理现象
高性能仿真: 在单个 RTX 4090 上模拟 Franka 机器人臂时，提供超过 4300 万 FPS 的卓越仿真速度，比实时快 43 万倍
跨平台兼容性: 原生运行于 Linux、MacOS 和 Windows，支持不同的计算后端，包括 CPU、Nvidia GPU、AMD GPU 和 Apple Metal
生成框架: 具有一个模块化系统，可以将自然语言描述转换为各种数据模式，尽管目前只有物理引擎是开源的
Genesis 的使用场景
机器人研究与开发: 使研究人员和开发人员能够在高度精确的物理仿真环境中测试和验证机器人行为，然后再进行实际部署
材料科学仿真: 支持模拟各种材料，包括液体、气体、可变形物体和颗粒材料，用于研究和测试目的
AI 训练环境: 提供一个平台，用于训练具身 AI 代理，使其具有真实的物理交互和多样的环境条件
工业自动化测试: 允许在具有高物理保真度的虚拟环境中测试复杂的自动化场景和机器人系统
优点
卓越的仿真速度和性能
全面的物理仿真能力
用户友好的 Python 接口
跨平台兼容性
缺点
生成式功能在开源版本中尚未可用
需要高端硬件以获得最佳性能
仍在积极开发中，部分功能待发布
如何使用 Genesis
安装先决条件: 安装 Python 3.9 或更高版本和 PyTorch，按照 pytorch.org 上的官方 PyTorch 安装说明进行安装
安装 Genesis: 在终端/命令提示符中运行 'pip install genesis-world' 以安装 Genesis 包
导入所需模块: 在 Python 脚本中导入 Genesis 模块。确切的导入将取决于您要使用哪些功能（物理引擎、渲染等）
设置仿真环境: 使用 Genesis 的物理引擎创建仿真环境。您可以使用支持的文件格式（如 MJCF (.xml)、URDF、.obj、.glb、.ply 或 .stl）加载机器人模型
配置物理参数: 设置仿真所需的物理参数，包括求解器类型（刚体、MPM、SPH、FEM、PBD 或稳定流体），具体取决于您的需求
添加对象和材料: 向仿真环境中添加对象并指定其材料属性。Genesis 支持各种材料，包括刚体、液体、气体、可变形物体和颗粒材料
设置渲染: 如果需要可视化，配置渲染设置。Genesis 支持基于光栅化的渲染和基于光线追踪的逼真渲染
运行仿真: 执行仿真。Genesis 可以在支持的硬件（如 RTX 4090）上以非常高的速度运行，最高可达 4300 万 FPS
访问文档: 参考官方文档 genesis-world.readthedocs.io 获取详细的 API 参考和高级功能的教程
获取支持: 使用 GitHub Issues 报告错误和提出功能请求，或使用 GitHub Discussions 进行一般问题和想法讨论
Genesis 常见问题
Genesis 是一个为通用机器人、具身 AI 和物理 AI 应用设计的全面物理平台。它结合了通用物理引擎、用户友好的机器人模拟平台、照片级渲染系统和生成数据引擎，可以将自然语言描述转换为各种数据模式。
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