Genesis生成式物理平台 – 高性能机器人仿真与具身AI开发引擎

Genesis：为通用机器人学和具身AI打造的生成式物理平台

你是否曾经为机器人仿真平台的性能瓶颈、复杂的配置流程以及缺乏真实物理交互而困扰？Genesis 的出现，旨在彻底解决这些问题。它是一个从头构建的通用物理引擎和仿真平台，集成了多种物理求解器和高性能渲染系统，能够帮助开发者和研究者快速构建、测试和部署机器人及具身AI应用。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
Genesis项目stars数：27712
Genesis项目forks数：2560

Genesis项目目录截图

Genesis项目核心亮点

🚀 极致性能：在单张RTX 4090上模拟Franka机械臂可达4300万FPS，比实时快43万倍。
🌐 跨平台支持：支持Linux、macOS、Windows，兼容CPU、NVIDIA/AMD GPU和Apple Metal多种计算后端。
🔬 多物理求解器集成：统一框架下集成刚体、MPM、SPH、FEM、PBD、稳定流体等多种物理求解器。
🎯 用户友好设计：提供Pythonic API，安装简单，上手快速，大幅降低物理仿真的使用门槛。
📸 逼真渲染能力：内置原生光线追踪渲染系统，支持高质量的可视化输出。
🧩 可扩展架构：模块化设计，支持加载多种机器人模型（URDF、MJCF等）和几何格式。

Genesis项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Genesis：

1. 安装PyTorch：
   按照官方指南先安装PyTorch。
2. 安装Genesis：

   pip install genesis-world  # 要求Python>=3.10,<3.14

3. 或安装最新版本：

   pip install git+https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git

4. 运行示例：

   # 克隆仓库并探索示例
   git clone https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git
   cd Genesis/examples
   python your_first_simulation.py

Genesis项目应用场景

机器人研发与测试：开发者可以使用Genesis快速仿真和验证机械臂、足式机器人、无人机等各类机器人的控制算法和运动规划。
具身AI学习：为强化学习、模仿学习等AI算法提供高保真的物理仿真环境，加速智能体在复杂场景中的训练。
多物理场仿真：工程师和研究者可以模拟刚体、流体、软体、颗粒材料等多种物质的交互，应用于工业设计、科学研究等领域。
自动化数据生成：结合生成式框架，根据自然语言描述自动生成多样化的训练数据，推动数据驱动的机器人学习。

用户案例：Genesis已受到学术界和工业界的广泛关注，其底层技术已被多个顶级会议论文采用，并正在被越来越多的研究团队和公司用于机器人学习与仿真任务。

Genesis项目链接

Genesis-Embodied-AI / Genesis项目地址：https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis

本文地址：https://www.tgoos.com/26884