Genesis
Genesis 是一個全面的基於物理的模擬平台，將生成 AI 與通用物理引擎相結合，通過自動環境生成和技能獲取，實現通用機器人和具身 AI 學習。
https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis?tab=readme-ov-file&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2024年12月20日
什麼是 Genesis
Genesis 是一個為機器人、具身 AI 和物理 AI 應用設計的創新物理平台，將多種尖端技術整合到一個統一的框架中。其核心是一個從零開始重新設計的通用物理引擎，提供輕量、超快且用戶友好的模擬環境。該平台以其處理各種物理求解器、支持不同材料和物理現象以及通過其生成框架自動生成訓練數據的能力而著稱。目前，Genesis 的物理引擎和模擬平台組件作為開源軟件提供，旨在使機器人研究更加便捷，同時推動物理模擬保真度的邊界。
Genesis 的主要功能
Genesis 是一個全面的物理模擬平台，專為機器人和具身 AI 應用而設計。它結合了通用物理引擎、快速模擬能力、照片級渲染和生成式 AI 功能。該平台以其模擬各種材料和物理現象的能力而著稱，同時提供跨平台兼容性、高性能（高達 4300 萬 FPS）和用戶友好的 Python 介面。它集成了多個物理求解器，支持廣泛的機器人和材料模型。
通用物理引擎: 將各種物理求解器（剛體、MPM、SPH、FEM、PBD、穩定流體）集成到一個統一的框架中，能夠模擬多種材料和物理現象
高性能模擬: 在單個 RTX 4090 上模擬 Franka 機器人手臂時，提供超過 4300 萬 FPS 的卓越模擬速度，比實時速度快 43 萬倍
跨平台兼容性: 在 Linux、MacOS 和 Windows 上原生運行，支持不同的計算後端，包括 CPU、Nvidia GPU、AMD GPU 和 Apple Metal
生成式框架: 具有模塊化系統，可以將自然語言描述轉換為各種數據模式，儘管目前只有物理引擎是開源的
Genesis 的使用案例
機器人研究與開發: 使研究人員和開發人員能夠在高度準確的物理模擬環境中測試和驗證機器人行為，然後再進行實地部署
材料科學模擬: 支持模擬各種材料，包括液體、氣體、可變形物體和顆粒材料，以供研究和測試用途
AI 訓練環境: 提供一個平台，用於訓練具有真實物理交互和多樣化環境條件的具身 AI 代理
工業自動化測試: 允許在具有高物理保真度的虛擬環境中測試複雜的自動化場景和機器人系統
優點
卓越的模擬速度和性能
全面的物理模擬能力
用戶友好的 Python 介面
跨平台兼容性
缺點
生成式功能尚未在開源版本中可用
需要高端硬件才能獲得最佳性能
仍在積極開發中，部分功能待發佈
如何使用 Genesis
安裝前置條件: 安裝 Python 3.9 或更高版本和 PyTorch，並按照 pytorch.org 的官方 PyTorch 安裝說明進行安裝
安裝 Genesis: 在終端/命令提示符中運行 'pip install genesis-world' 以安裝 Genesis 包
導入所需模塊: 在您的 Python 腳本中導入 Genesis 模塊。具體導入的模塊取決於您要使用的功能（物理引擎、渲染等）
設置模擬環境: 使用 Genesis 的物理引擎創建模擬環境。您可以使用支持的文件格式（如 MJCF (.xml)、URDF、.obj、.glb、.ply 或 .stl）加載機器人模型
配置物理參數: 設置模擬的物理參數，包括求解器類型（剛體、MPM、SPH、FEM、PBD 或穩定流體），具體取決於您的需求
添加對象和材料: 向模擬環境中添加對象並指定其材料屬性。Genesis 支持多種材料，包括剛體、液體、氣體、可變形對象和顆粒材料
設置渲染: 如果需要可視化，配置渲染設置。Genesis 支持基於光柵化的渲染和光線追蹤以實現照片級真實效果
運行模擬: 執行您的模擬。Genesis 可以在支持的硬件（RTX 4090）上以非常高的速度運行，最高可達 4300 萬 FPS
訪問文檔: 參閱 genesis-world.readthedocs.io 的官方文檔，以獲取詳細的 API 參考和高級功能教程
獲取支持: 使用 GitHub Issues 進行錯誤報告和功能請求，或使用 GitHub Discussions 進行一般問題和想法討論
Genesis 常見問題
Genesis 是一個為通用機器人、具身 AI 和物理 AI 應用設計的全面物理平台。它結合了通用物理引擎、用戶友好的機器人模擬平台、照片級真實渲染系統和生成數據引擎，可以將自然語言描述轉換為各種數據模式。
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