Genesis 是一个综合性的物理平台,专门针对机器人技术、具身人工智能和物理人工智能的应用而设计。它涵盖了多个功能,包括通用物理引擎、轻量级且用户友好的机器人仿真平台、照片级逼真的渲染系统以及生成性数据引擎,该引擎能够将自然语言提示转换为各种数据类型。该平台旨在通过降低访问信息高保真物理仿真的门槛,并提供一个集成的实验和学习环境,来促进机器人技术的研发[1]。
Genesis项目有多个长期任务,主要关注以下几个方面:
– 可访问性:降低使用物理模拟的门槛,使机器人研究对更广泛的受众更易于接触[1]。
– 统一性:将众多最先进的物理求解器集成到一个框架中,以高保真度在虚拟环境中重现物理世界,利用先进的模拟技术[1][2]。
Genesis的架构是模块化的,由多个处理特定数据模态的生成模块组成。这些模块由一个高级代理协调,以创建一个能够模拟多种物理现象和材料的统一系统。这种架构使Genesis能够不断适应和演变,随着新技术和研究发现的出现,不断增强其功能[1][2]。
Genesis 的开发深深扎根于社区协作。该项目鼓励从错误报告和功能请求到改善 API 直观性的建议等各种贡献。团队通过 GitHub Issues 和 GitHub Discussions 积极与用户互动,以促进关于平台发展的开放对话[1]。
Genesis 基于众多开源项目的基础,这些项目为其功能提供了必要的组件。
– Taichi:用于高性能跨平台计算后端。
– FluidLab:提供参考的 MPM 求解器实现。
– MuJoCo 和 Brax:用于刚体动力学。
– LuisaCompute 和 LuisaRender:用于光线追踪能力[1]。
Genesis项目致力于不断发展和扩展其能力,实施多个长期任务,旨在增强物理仿真在机器人研究中的可及性和实用性。
– 降低门槛: 主要目标是降低使用物理仿真的门槛,从而使机器人研究对更广泛的受众更加可及[2][3]。
– 统一框架: Genesis旨在将多种先进的物理求解器统一到一个 cohesive 框架中。这将促进在虚拟环境中重建物理世界,利用先进的仿真技术实现高水平的物理、视觉和感官真实性[1][3]。
Genesis 正在积极致力于开源其基础物理引擎和仿真平台,采用一个模块化的生成框架,包含多个生成模块。这种方法允许现有研究的整合,并促进社区内的协作开发。生成特性的访问将逐步在不久的将来提供,鼓励社区的参与和贡献[2][1]。
Genesis 强烈鼓励社区的贡献,欢迎以各种形式提供输入,如功能请求、错误报告以及改进 API 直观性的建议。该项目邀请用户通过 GitHub Issues 和 GitHub Discussions 参与讨论,促进机器人技术和计算机图形学的协作环境[2][1][3]。
作为其持续发展的一个部分,Genesis正在探索整合各种研究论文,以提升其能力。最近的研究工作,例如那些专注于生成性仿真和可微分物理的研究,将被纳入,以增强该平台的功能和性能。这种集成旨在提高为机器人研究创建的虚拟环境的效率和真实性[1][4]。
Genesis是一个尖端的物理平台,旨在广泛应用于机器人技术、具身人工智能和物理人工智能。它结合了许多创新功能,增强了其可用性和多样性。
Genesis 作为一个通用物理引擎,已经从基础上经过精心重建。它支持各种材料和物理现象的模拟,使研究人员和开发者能够在虚拟环境中重现复杂的物理交互[2]。
Genesis 与可微分仿真完全兼容,其材料点方法(MPM)求解器和工具求解器已经提供了这一能力。计划将可微分性扩展到其他求解器,首步将从刚体动力学开始,这将允许更复杂的建模和控制策略[5]。
该平台具有一个生成数据引擎,可以将用户以自然语言输入的提示转换为各种数据形式。这包括生成交互场景、角色动作,甚至是物理准确的视频,显著简化了创建复杂模拟的工作流程[6]。
旨在直观的Genesis完全使用Python开发,便于理解和贡献其代码库。安装过程非常简单,配备了极其用户友好的API,降低了不同经验水平用户的使用门槛[1]。
Genesis 实现了实时动态场景生成,并具有物理准确的环境交互。此功能支持智能 NPC 行为模拟,创造沉浸式和互动式虚拟环境[5]。
Genesis 支持多种模拟类型,包括:
– 刚体动力学
– 柔体动力学
– 流体动力学
– 布料模拟
– 粒子系统
这种多样化的支持使用户能够解决模拟和机器人技术中的广泛挑战[6].
该平台提供了与各种开发工具的强大集成,具有Python API、C++核心接口,并支持Unity和Unreal Engine等流行游戏引擎。这促进了与现有工作流程的无缝集成,并增强了其在不同领域的适用性[5]。
Genesis 拥有一份战略路线图,其中包括计划在2024年中期发布核心物理引擎 API 和扩展其生成框架。未来的更新旨在增强云 API 服务,并集成第三方引擎支持,最终为用户建立一个全面的生态系统[6][1]。
凭借其创新功能和持续发展,Genesis 在机器人技术和仿真领域中成为一款变革性工具,促进创意并推动研究方法的进步。
Genesis 是一个开创性的 платформa,用于模拟和训练多种机器人系统,包括机械臂、步行机器人、无人机和软体机器人。其可微分的模拟能力和准确的触觉传感器模拟促进了先进机器人控制和操作算法的发展[7][8]。
在具身人工智能领域,Genesis 使得创建能够学习和适应其环境的智能代理成为可能。其生成数据引擎可以生成多样化的训练数据集,这对于在各种场景中训练人工智能模型至关重要,从而增强人工智能系统在动态和不可预测环境中的鲁棒性[8][9]。
在Genesis中集成的通用物理引擎支持广泛的物理现象,使其成为研究和理解物理交互的理想平台。这个功能帮助研究人员在物理AI研究中取得重要进展[7][8]。
Genesis 在自动生成机器人策略方面表现出色,这使得用户可以为不同场景中的各种机器人技能创建演示数据。这种多功能性显而易见,因为该平台可以编程机器人手臂和其他机器人执行无数任务,从而展示其在游戏、电影和现实角色运动生成中的适用性[8][9]。
用户可以使用Genesis创建完全互动的3D环境,从而增强模拟体验。这些详细的环境在虚拟现实、培训模拟和互动游戏中有着广泛的应用,用户可以设计复杂的场景,如家庭内部或餐厅[7][8]。
该平台具有开放世界的关节对象生成能力,允许开发者创建超越传统类别的复杂网格资产。这种能力支持丰富虚拟环境的开发,增强整体用户体验[8]。
Genesis利用GPU加速的并行计算来优化性能,显著提高了其处理复杂模拟的能力。关键特性包括优化的碰撞检查和静态实体的自动休眠,这增强了平台的速度和效率,使研究人员能够专注于他们的工作,而无需担心处理时间[7][8]。
Genesis擅长生成逼真的角色动画,这对于游戏、电影和机器人等应用至关重要。用户可以创建复杂的动作,例如一个迷你版的悟空进行杂技表演,从而确保在交互环境中的沉浸感和可信度[8][9]。
Genesis 引入了“4D 动态世界”的概念,使得可以创建随时间演变的现实环境,适用于数据提取、培训和测试等多个应用。该功能利用视觉语言模型(VLMs)从文本描述中生成全面的虚拟环境,增强了用户的沉浸式体验[10][11]。
该平台支持高级运动和政策模拟,能够动画化复杂任务,例如一个微型悟空在进行杂技表演或者机器人手臂在整理书籍。此外,它还可以模拟无人机执行同步翻转,展示其在模拟简单和复杂运动方面的多功能性[10][6]。
Genesis 集成了最先进的物理求解器,包括物质点方法 (MPM) 和工具求解器,以实现材料和物理交互的准确模拟。这种可微分模拟能力确保系统能够支持需要高精度和高响应性的应用,例如机器人技术和机器学习[10][6][8]。
以可用性为设计初衷,Genesis 完全使用 Python 构建,具有简单直观的 API。这种方法使研究人员和开发者能够轻松访问和利用其强大的功能,包括用于创建高度详细视觉效果的照片级光线追踪渲染[10][7]。
Genesis的一个突出特点是其生成模拟能力,这使得用户能够通过自然语言输入创建任务,如场景生成和运动模拟。这一创新简化了多种应用的数据生成过程,从训练AI模型到模拟现实世界的机器人行为[6][7].
Genesis 拥有出色的性能指标,能够以超过 4300 万帧每秒 (FPS) 的速度运行仿真。这一卓越的速度比实时快 430,000 倍,使研究人员能够高效地进行广泛的测试和开发,使其成为机器人领域的一种强大工具[10][8][7]。
该平台具有一个生成数据引擎,可以自动创建针对机器学习任务的大型多样化数据集。通过减少对手动数据收集和注释的依赖,Genesis 支持更强大的人工智能模型的开发[8][12]。
Genesis 是一个模块化系统,整合了多个生成模块,以管理广泛的数据模态。该框架旨在持续演进,旨在降低使用物理模拟的门槛,使机器人研究变得更加易于接触[2][12]。
通过这些独特的特点和创新,Genesis 在机器人和仿真领域定位自己为一种变革工具,满足各个学科的研究人员和开发者的需求。
Genesis 在物理引擎中与众不同,它集成了一套全面的功能,专门针对机器人和有形人工智能应用。与传统引擎仅关注基本物理模拟不同,Genesis 由一个经过从头设计的通用物理引擎驱动,允许高保真度地模拟各种材料和物理现象。这种集成了多种最先进的物理求解器——如刚体动力学、MPM(材料点法)、SPH(平滑粒子流体动力学)、FEM(有限元法)、PBD(基于位置的动力学)和稳定流体——创建了一个统一的框架,使 Genesis 脱颖而出,超越其竞争对手。[4][8]
Genesis 的一个显著优势是其无与伦比的模拟速度,在模拟复杂场景(例如机械臂)时,能够超过每秒4300万帧(FPS),这比实时快大约430,000倍[9]。这种卓越的性能使得研究人员和开发者能够在其他平台所需时间的极短时间内进行广泛的测试和模拟,使得 Genesis 特别适合快速原型制作和迭代设计过程。
另一个突出的特点是Genesis的生成数据引擎,它允许用户将自然语言描述转换为多种数据形式。这种能力在传统的物理引擎中并不常见,并显著减少了在机器人技术和人工智能研究中进行数据收集和生成所需的人工努力[3]。通过促进训练数据集的自动创建,Genesis使用户能够开发出更强大和多功能的模型,而无需其他引擎所需的广泛手动干预。
Genesis 还提供跨平台支持,能够原生运行在各种操作系统上,包括 Linux、MacOS 和 Windows,以及不同的计算后端,如 CPU、Nvidia GPU、AMD GPU 和 Apple Metal[9]。这种灵活性确保开发人员可以在多种计算环境中使用 Genesis,进一步提高其可访问性,相较于可能仅限于特定平台或硬件配置的其他引擎来说。
Genesis 的设计包括与可微分模拟的兼容性,使其能够与机器学习技术无缝集成。此功能使研究人员能够开发可以从物理交互中学习并根据模拟经验调整其行为的人工智能系统,这比不优先考虑可微性的传统引擎是一个显著的进步[3][8]。
Genesis致力于为来自机器人和计算机图形社区的贡献者营造一个包容和协作的环境。该项目欢迎各种形式的贡献,包括新功能、错误报告和改进Genesis API 直观性的建议。[9][1] 有兴趣的个人可以通过项目的GitHub仓库进行贡献,鼓励他们提交拉取请求和报告问题。[3] 此外,GitHub讨论区作为一个平台,供用户分享想法和提问,促进社区内的进一步互动。[2]
Genesis 源代码采用 Apache 2.0 许可协议,实施分层的开源策略,包括 MIT 许可下的核心物理引擎、Apache 2.0 下的基本工具库,以及商业许可下的高级功能模块。这一许可框架不仅确保了基础技术对研究人员和开发者的可访问性,还允许广泛的使用和贡献可能性。[1]
Genesis可以通过PyPI简单安装,命令为 pip install genesis-world
,需要Python版本为3.9或更高。用户还必须按照官方说明安装PyTorch,以确保兼容性和功能性。[1] 该项目提供了全面的文档,包括详细的安装步骤、教程和API参考,以帮助用户入门Genesis框架。[2]
对于那些在研究中使用Genesis的人,开发者请求用户在他们的出版物中引用该软件。虽然正式的技术报告正在开发中,但已经为早期用户提供了引用格式。这将有助于在学术界内对Genesis项目的认可和传播。[9]
Genesis 已成功应用于各种机器人操作任务,其与 Franka 手臂的合作在模拟中达到了前所未有的每秒 4300 万帧 (FPS) 的性能。这种表现意味着其速度是实时的 430,000 倍,使研究人员能够以极高的效率训练机器人系统[10][11]。例如,使用 Genesis,一个神经网络可以在仅一小时的计算时间内累积十年的训练,显著加快了诸如物体操作和工具处理等复杂任务的学习过程[11]。
该平台生成“4D动态世界”的能力在各种应用中创建逼真环境方面发挥了关键作用。这个特性使用户能够设计沉浸式模拟,准确反映随时间变化的物理交互,从而增强机器人技术的培训和测试[11][7]。研究人员成功地利用这项技术来动画化诸如迷你版悟空表演杂技和无人机执行同步动作等任务,展示了其在运动和策略模拟中的多功能性[10][11]。
Genesis的一个显著应用是它能够让AI代理从自然语言描述生成3D物理模拟。这种生成能力使用户能够通过简单描述任务(例如场景创建或运动生成)来创建定制的训练场景和机器人策略[10][13]。例如,该平台可以自动编程机器人手臂来整理书籍或执行特定任务,展示了其在实际机器人应用中的实用性[8]。
Genesis incorporates advanced solvers, such as Material Point Method (MPM) and Tool Solvers, to facilitate high-fidelity simulations that accurately represent materials and physical interactions[10][7]。这个特点在许多研究项目中至关重要,这些项目需要精确的物理建模,以开发能够在不可预测环境中正常运行的可靠机器人系统。
生成的开源特性促进了包括卡内基梅隆大学、斯坦福大学、麻省理工学院和英伟达等领先研究机构之间的合作。通过鼓励社区的贡献,Genesis不仅作为先进机器人研究的工具不断发展,还确保其功能对更广泛的受众保持可及性[1][7]。这种协作方式旨在降低机器人研究的入门门槛,并促进该领域的创新,巩固Genesis作为未来机器人应用基石的地位[2][9]。
The Genesis项目致力于不断发展和扩展其能力,开展多项长期任务,旨在增强物理仿真在机器人研究中的可获得性和实用性。
– 降低障碍: 一个主要目标是降低使用物理仿真的障碍,从而使机器人研究对更广泛的受众更具可获取性[2][3]。
– 统一框架: Genesis旨在将多种最先进的物理求解器统一成一个 cohesive 框架。这将促进在虚拟环境中重现物理世界,利用先进的仿真技术实现高水平的物理、视觉和感官真实感[1][3]。
Genesis 正在积极致力于将其基础物理引擎和模拟平台开源,采用一种模块化的生成框架,其中包含多个生成模块。这种方法允许整合现有的研究,促进社区内的协作开发。生成特性的访问将在不久的将来逐步开放,鼓励社区的参与和贡献[2][1]。
Genesis 强烈鼓励社区的贡献,欢迎以各种形式的输入,如功能请求、错误报告以及改善 API 直观性的建议。该项目邀请用户通过 GitHub Issues 和 GitHub Discussions 参与讨论,营造一个机器人技术和计算机图形学的合作环境。[2][1][3]
作为其持续发展的一个部分,Genesis正在探索整合各种研究论文,以增强其能力。最近的一些研究,特别是聚焦于生成模拟和可微分物理的工作,将被纳入以提升平台的功能和性能。这种整合旨在提高为机器人研究创建的虚拟环境的效率和真实感[1][4]。
Genesis: 一种用于机器人技术及其他领域的生成性和通用物理引擎 是一个先进的物理模拟平台,旨在促进机器人技术、具身人工智能(AI)和物理 AI 应用的研究与开发。通过提供包括通用物理引擎、用户友好的机器人模拟平台、照片级真实感渲染系统以及生成数据引擎在内的一整套工具,Genesis 旨在降低高保真物理模拟的门槛,并促进机器人研究领域的可及性[1][2]。
Genesis 以其前沿特点而著称,整合了模块化架构,结合了多种最先进的物理求解器,从而能够模拟广泛的材料和物理现象。这种灵活性使研究人员能够在虚拟环境中重现复杂的物理交互,显著增强机器人训练和 AI 开发的真实感和有效性[5][6]。此外,Genesis 的可微模拟能力促进了高级控制策略的实现,使其成为开发能够学习和适应环境的智能代理的变革工具[7]。
以社区驱动的开发为核心,Genesis 鼓励研究人员和开发者之间的合作,推动平台的持续改进。这一开源倡议鼓励从错误报告和功能请求到关于提升用户体验的讨论等各方面的贡献,最终将 Genesis 打造成未来机器人应用的基石[8][9]。
尽管 Genesis 以其创新功能和性能指标赢得了赞誉,包括模拟速度超过每秒 4300 万帧,但该平台也面临着持续开发的挑战,以及在快速发展的技术环境中保持相关性的需求。Genesis 团队致力于根据社区反馈推出更新并扩展其生成能力,旨在建立一个支持创造力和合作的综合生态系统,涵盖机器人技术和模拟领域[10][11]。
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